JP2000188768A - 自動階調補正方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 従来は、肌色を意識した補正を行っておら
ず、また、弱い逆光の場合、人物の顔が少し暗くなって
いてもあまり補正されておらず、更に、強い逆光の場合
は、逆光と判断できていても顔がどの程度の輝度である
かはわからない。 【解決手段】 輝度ヒストグラム特徴量と各種曲線デー
タとに基づいて、露光アンダーのアンダー前処理、露光
オーバーのオーバー前処理又はリニア前処理が行われる
（ステップ１０３〜１０７）。露光オーバー以外では、
第２の特徴量が入力輝度レベルの最も高い領域と最も低
い領域で共に正の値であるときに強い逆光と判断して逆
光フラグを１にセットする（ステップ１０８〜１１
４）。その後、入力画像の顔エリアを認識する顔部分認
識処理を行った後、階調曲線補正レベル修正処理が行わ
れる（ステップ１１０、１１６）。階調曲線補正レベル
修正処理では、逆光の場合は、肌色認識により得たレベ
ル中心の補正とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は自動階調補正方法に
係り、特にディジタルカメラ、ビデオカメラ等の出力カ
ラー画像をプリンタで印字する際に、カラー画像の階調
を自動的に補正する自動階調補正方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】図１８はカラービデオプリンタを使用す
る印字システムの一例のブロック図を示す。同図におい
て、ディジタルカメラ１１で撮像して得られたカラー画
像信号は、直接ビデオプリンタ１６に供給されて印字さ
れる一方、パーソナルコンピュータ（以下、パソコンと
いう）１４に取り込まれてディスプレイモニタの陰極線
管（ＣＲＴ）１９にて表示されると共に、パソコン１４
内の中央処理装置（ＣＰＵ）１５で加工されてからビデ
オプリンタ１６に供給されて印字される。

【０００３】また、ビデオカメラ１２により撮像して得
られたカラー画像信号も、上記のディジタルカメラ１１
からのカラー画像信号と同様に、直接ビデオプリンタ１
６に供給されて印字される一方、パソコン１４に取り込
まれてディスプレイモニタのＣＲＴ１９にて表示される
と共に、パソコン１４内のＣＰＵ１５で加工されてから
ビデオプリンタ１６に供給されて印字される。更に、ビ
デオデッキ１３により再生されたカラー画像信号は、ビ
デオプリンタ１６に供給されて印字される。

【０００４】このように、ビデオプリンタ１６は、ディ
ジタルカメラ１１、ビデオカメラ１２、ビデオデッキ１
３から直接に入力されるカラー画像信号を印字するか、
パソコン１４内のＣＰＵ１５で加工処理された、ディジ
タルカメラ１１又はビデオカメラ１２の出力カラー画像
信号を印字することができる。

【０００５】ところで、通常、ディジタルカメラ１１、
ビデオカメラ１２で撮影する場合には、カメラ本体が露
出を最適化するような自動調整を行う。しかし、それら
により撮影した画像が、図１８に示すような印字システ
ムにおいては必ずしも所望の階調を再現しているとは限
らない。特にビデオカメラ１２にて掃影された状態では
動画なので気にならなかった明るさやコントラストも、
ビデオプリンタ１６において静止画としてプリントする
と満足のゆく結果が得られない場合がよくある。

【０００６】そこで、ビデオプリンタ１６にて所望の階
調を得るために、カラー画像の階調補正を施してから印
字することが従来より行われている。このカラー画像の
階調補正では、ビデオプリンタ１６内部のＣＰＵ１７に
よって画像メモリ１８に取り込まれた画像データを解析
して自動的に階調を補正してから印刷する、あるいはパ
ソコン１４のＣＰＵ１５にてパソコン１４に取り込まれ
た画像データを解析して自動的に階調を補正してから印
刷するといった処理が行われる。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかるに、従来の自動
階調補正方法では、例えば、本出願人が先に特願平１０
−２６４２４４号にて提案したように、輝度ヒストグラ
ムの特徴量を把握して階調補正をしているが、特に肌色
を意識した補正を行っていない。また、従来方法では、
全画面の階調のバランスが良好になるように補正してい
るので、画面の大部分が空で弱い逆光の場合、逆光の判
断ができず人物の顔が少し暗くなっていてもあまり補正
されておらず、更に、強い逆光の場合は、逆光と判断で
きていても顔がどの程度の輝度であるかはわからないの
で、十分な階調補正ができないという問題がある。

【０００８】本発明は上記の点に鑑みなされたもので、
肌色を考慮した自動階調補正を行い得る自動階調補正方
法を提供することを目的とする。

【０００９】また、本発明の他の目的は、逆光に強く顔
の輝度レベルが良好な自動階調補正を行い得る自動階調
補正方法を提供することにある。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明は上記の目的を達
成するため、階調補正しようとするカラー画像データか
ら輝度ヒストグラムを作成し、その輝度ヒストグラムか
ら入力輝度レベル軸をａ等分（ａは４以上の整数）した
それぞれの領域の画素数の全画素に対する割合を示す第
１の特徴量と、ａ等分したそれぞれの領域の一定のリミ
ッタ値を越える画素数の全画素に対する割合を示す第２
の特徴量と、輝度ヒストグラムから入力輝度レベル軸を
３等分したそれぞれの領域の画素数の全画素に対する割
合を示す第３の特徴量とをそれぞれ算出して第１の格納
部に格納する第１のステップと、第１の格納部に格納さ
れている第１乃至第３の特徴量を取り込み、そのうち最
も低輝度側領域の第３の特徴量が予め設定した下限値よ
り大であり、かつ、最も高輝度側領域の第３の特徴量が
予め設定した上限値より小であるかどうか比較判定する
第２のステップと、第２のステップにより、最も低輝度
側領域の第３の特徴量が予め設定した下限値より大であ
る判定結果が得られたときは露光アンダーと判断して、
第１の特徴量を用いてコントラストの傾き情報を求め、
その傾き情報からアンダー強度を求めるアンダー前処理
を行う第３のステップと、第２のステップにより、最も
高輝度側領域の第３の特徴量が予め設定した上限値より
大である判定結果が得られたときは露光オーバーと判断
して、第１の特徴量を用いてコントラストの傾き情報を
求め、その傾き情報からオーバー強度を求めるオーバー
前処理を行う第４のステップと、第２のステップによ
り、最も低輝度側領域の第３の特徴量が予め設定した下
限値以下であり、かつ、最も高輝度側領域の第３の特徴
量が予め設定した上限値より小である判定結果が得られ
たときは、第１の特徴量を用いてコントラストの傾き情
報を求めると共に、第２の特徴量に応じて強度を求める
リニア前処理を行う第５のステップと、更に第６乃至第
１１のステップとからなることを特徴とする。

【００１１】上記の第６のステップは、第２のステップ
により露光オーバー以外と判断されたときは、第２の特
徴量が入力輝度レベルの最も高い領域と最も低い領域で
共に正の値であるときに強い逆光と判断して逆光フラグ
を所定値にセットする。上記の第７のステップは、入力
されたカラー画像データが明度、色相、彩度が肌色であ
る領域に含まれるか否か判定すると共に、逆光フラグが
所定値であるときは所定値でないときに比べて、肌色で
ある領域の輝度レベルを下げて判定する。上記の第８の
ステップは、第７のステップにより検出された肌色の画
素について、各連結領域の面積を求め、それらの連結領
域のうち最大面積から面積の広い順に全部でｎ個（ｎは
予め定めた２以上の整数）の連結領域を、認識対象のエ
リアとして抽出し、そのｎ個のエリアのそれぞれについ
て、当エリアを内部に含む所定形状の枠に当てはめ、か
つ、その枠の上部に髪の毛エリアを加えた枠を想定し、
ｎ個の各枠全体のそれぞれについて、肌色総画素数を示
す第４の特徴量と、枠の画面縦方向の情報を示す第５の
特徴量と、枠の画面横方向の情報を示す第６の特徴量と
を求めた後、第４乃至第６の特徴量を分析し、顔を示す
エリアである確率が最も高い１つのエリアを顔エリアと
して決定する。

【００１２】上記の第９のステップは、第８のステップ
で決定された顔エリアの平均輝度を求め、その平均輝度
を予め設定した目標の輝度範囲に入るかどうか比較し、
その比較結果に基づき、第３、第４又は第５のステップ
で作成したコントラストの傾き情報と強度情報とを、平
均輝度が目標の輝度範囲に入るように予測した値に修正
する。上記の第１０のステップは、第９のステップで修
正された強度に応じて、入力階調に対する出力階調の各
種の特性曲線を示す各種曲線データが予め格納されてい
る第２の格納部から曲線データを選択し、その選択した
曲線データと第９のステップで修正されたコントラスト
の傾き情報とを合成して階調補正曲線データを生成して
第３の格納部に格納する。上記の第１１のステップは、
階調補正しようとするカラー画像データが格納されてい
る画像メモリから読み出した当階調補正しようとするカ
ラー画像データに、第３の格納部からの階調補正曲線デ
ータを反映させて画像メモリに再び格納する。

【００１３】この発明では、入力カラー画像データの輝
度ヒストグラムをａ等分に分割して、その曲線のおよそ
の形を知り、その形に応じてコントラストの傾き情報を
算出すると共に、階調補正曲線を肌色を考慮した修正を
行うことで曲線データを最適なものに選択した後、それ
らを合成して階調補正曲線データをソフトウェア処理に
より生成することができる。また、本発明によれば、通
常時と強い逆光時の両方で肌色を考慮した階調補正曲線
の修正をすることができる。

【００１４】また、本発明において、上記の第８のステ
ップは、逆光フラグが所定値であるときは、顔を示すエ
リアである確率が最も高い１つのエリアの確率値が予め
定めた第１の下限値以上であるときに、１つのエリアを
顔エリアと判定し、逆光フラグが所定値でないときは、
顔を示すエリアである確率が最も高い１つのエリアの肌
色の総画素数が予め定めた経験値以上で、かつ、１つの
エリアの確率値が第１の下限値よりも大なる予め設定し
た第２の下限値以上であるときのみ、１つのエリアを顔
エリアと判定することを特徴とする。

【００１５】この発明では、逆光フラグが所定値である
強い逆光の場合は、肌色認識により得たレベル中心の補
正とすることができる。すなわち、強い逆光の場合、従
来方式ではレベルを決定するための情報量が十分でなか
ったために肌色を考慮した補正となっていなかったが、
本発明では肌色認識により得たレベル中心の補正とする
ことができる。

【００１６】また、本発明では、通常は従来の解析方法
で得たレベルでも全画面を見た場合には比較的良好な結
果が得られていたが、もう少し肌色の輝度を考慮した補
正とするために、従来の解析方法で得たレベルと肌色認
識により得たレベルの中間をとることを特徴とする。

【００１７】

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て、図面と共に説明する。図１は本発明になる自動階調
補正方法の要部の一実施の形態のフローチャート、図２
は本発明になる自動階調補正方法を実現する補正装置の
一実施の形態のブロック図を示す。本発明方法は、図１
８に示したような印字システムにおいて、ビデオプリン
タ１６内部のＣＰＵ１７によって画像メモリ１８に取り
込まれた画像データを解析して自動的に肌色の認識を行
ったり、パソコン１４のＣＰＵ１５にてパソコン１４に
取り込まれた画像データを解析して自動的に肌色を認識
したりするものであり、色認識に基づき、逆光の場合で
も人物の顔の色再現が良好になるように階調補正された
画像データをビデオプリンタ１６で印刷させる。

【００１８】この実施の形態の自動階調補正処理では、
従来の自動階調補正に肌色認識を加えると共に、その肌
色認識処理をできるだけ短い処理とするために、原画は
補正前状態で例え暗いままでも肌色が認識できるように
する。また、通常時と強い逆光時の両方で肌色を意識し
た補正が必要であるが、通常は全体のバランスを中心と
した従来の補正方法を生かすように工夫する必要があ
り、強い逆光の場合には肌色を中心とした補正方法とす
るものである。

【００１９】この実施の形態について、まず、図２のブ
ロック図と対応させて説明する。図２において、ディジ
タルカメラ、ビデオカメラ、パソコンあるいはビデオデ
ッキなどの外部映像機器から入力された、例えばＹＵＶ
の３次元色空間のカラー画像信号が画像メモリ２１に格
納されている。処理速度を考慮して画像サンプリング処
理部２２は、画像メモリ２１からｇ画素（ｇ＞０）おき
の画像データをサンプリングして画像サンプリングデー
タ格納部２３に格納する。ｇは、全体の画素数に応じて
２や４といった値を決めればよい。画像サンプリングデ
ータ格納部２３は、図１８の画像メモリ１８に相当し、
また、画像サンプリングデータ格納部２３と画像メモリ
２１を除いた図２の各ブロックの処理がＣＰＵ１７のソ
フトウェアにより実現される。

【００２０】輝度ヒストグラム作成部２４は、画像サン
プリングデータ格納部２３に格納されている３次元色空
間のディジタルカラー画像データから輝度ヒストグラム
を作成して、輝度ヒストグラム格納部２５に格納する。
輝度ヒストグラム特徴量算出部２６は、輝度ヒストグラ
ム格納部２５に格納されている輝度ヒストグラムから輝
度ヒストグラム特徴量を算出して、輝度ヒストグラム特
徴量格納部２７に格納する。格納される上記の輝度ヒス
トグラム特徴量は３種類ある。

【００２１】第１は輝度ヒストグラム格納部２５のデー
タを入力輝度レベル軸にてａ等分（ただし、ａ＞３）し
て得た、全画素に対するそれぞれの領域の画素数の割合
を示す特徴量Ｓｅｐ［０］〜Ｓｅｐ［ａ−１］である。
第２は輝度ヒストグラム格納部２５のデータを入力輝度
レベル軸にてａ等分（ただし、ａ＞３）して得た、一定
のリミット値を越える画素数分について全画素に対する
割合を示す特徴量ＬｉｍｉｔＳｅｐ［０］〜Ｌｉｍｉｔ
Ｓｅｐ［ａ−１］である。第３は輝度ヒストグラム格納
部２５のデータを入力輝度レベル軸にて３等分して得
た、全画素に対するそれぞれの領域の画素数の割合を示
す特徴量Ｌ、Ｍ、Ｈである。

【００２２】露光オーバー、アンダー検出部３１は、輝
度ヒストグラム特徴量格納部２７に格納されている輝度
ヒストグラム特徴量を読み出し、それらの輝度ヒストグ
ラム特徴量から露光オーバー、アンダーを検出する。続
いて、コントラスト傾き決定部３２は、輝度ヒストグラ
ム特徴量格納部２７に格納されている輝度ヒストグラム
特徴量と、露光オーバー、アンダー検出部３１による検
出結果とに基づいて、コントラストの傾き情報を決定す
る。コントラストデータ作成部３５は、コントラスト傾
き決定部３２で決定したコントラストの傾きの情報をも
とにコントラストデータを作成する。

【００２３】オーバー、アンダー強度判断部３３は、輝
度ヒストグラム特徴量格納部２７に格納されている輝度
ヒストグラム特徴量と、露光オーバー、アンダー検出部
３１の検出結果と、コントラスト傾き決定部２９により
決定されたコントラストの傾き情報とに基づいて、図１
のステップ１０３〜１０７の処理を行って、露光のオー
バー強度、アンダー強度（Ｌｅｖｅｌ）を判断し、その
強度（Ｌｅｖｅｌ）に応じて各種曲線データ格納部３２
に格納されている各種曲線データの中から曲線データを
１つ選択する。

【００２４】強い逆光検出部２８は、輝度ヒストグラム
特徴量格納部２７からＬｉｍｉｔＳｅｐ［０］、［ａ−
１］の情報を受け、また露光オーバー、アンダー検出部
３１からオーバー、アンダー、リニアの情報を受け、図
１のステップ１０８〜１１４の判断処理をして、逆光フ
ラグｒｅｆＦｌａｇを０か１に決める。

【００２５】顔部分認識処理部２９は、上記の逆光フラ
グｒｅｆＦｌａｇを受け、また画像サンプリングデータ
格納部２３から３次元ディジタルカラー画像データを受
け、図１のステップ１１５の後述の顔部分認識処理を行
う。階調補正曲線修正部３０は、顔エリアの輝度平均値
情報と逆光フラグｒｅｆＦｌａｇとコントラスト傾き、
レベル強度を受け、図１のステップ１１６の後述の階調
補正曲線レベル修正処理を実行する。そしてオーバー、
アンダー強度判断部３３、コントラスト傾き決定部３２
の情報を修正する。

【００２６】コントラスト直線と曲線データ合成処理部
３６は、図１のステップ１１７で示すように、コントラ
ストデータ作成部３０にて作成したコントラスト直線デ
ータと、オーバー、アンダー強度判断部３１にて選択し
た曲線データを合成して階調補正曲線データ（図１では
１１８）を生成し、それを階調補正曲線データ格納部３
７に格納する。変数ｉが０から２５５まで変化するとし
て、コントラスト直線データをｃｏｎｔ［ｉ］、曲線デ
ータをｃｕｒｖｅ［ｉ］とすると、合成結果ａｕｔｏｇ
ａｍ［ｉ］は、ａｕｔｏｇａｍ［ｉ］＝ｃｕｒｖｅ［ｃ
ｏｎｔ［ｉ］］となる。

【００２７】色差信号オーバーフロー検出部３８は、画
像サンプリングデータ格納部２３に格納されているサン
プリングデータと、階調補正曲線データ格納部３７に格
納されている階調補正曲線データとを用いて、色差信号
がオーバーフローする画素数（Ｃｏｕｎｔ）を検出し
て、その検出結果を階調補正曲線修正部３９に入力す
る。

【００２８】階調補正曲線修正部３９は、色差信号オー
バーフロー検出部３８から入力されたオーバーフロー画
素数と、各種曲線データ格納部３４からの各種曲線デー
タと、階調補正曲線データ格納部３７からの前記直線レ
ベルと曲線レベルとを受け、オーバーフロー画素数に応
じて露光オーバーの強度（Ｌｅｖｅｌ）をどれだけ下げ
るか判断し、その判断結果に基づいて階調補正曲線デー
タ格納部３７のデータを修正するように、コントラスト
データ作成部３５に入力される傾きの情報を修正し、そ
れで修正できないときは更に補正曲線データを変更して
コントラスト直線と曲線データ合成処理部３６に入力す
る。

【００２９】画像処理部４０は、階調補正曲線修正部３
９により補正された階調補正曲線データ格納部３７内の
階調補正曲線データに基づいて、画像メモリ２１からの
画像データを補正し、その補正後の画像データを画像メ
モリ２１に再び格納する。この画像メモリ２１に格納さ
れている自動階調補正された画像データは、読み出され
てプリンタにより印刷される。

【００３０】次に、この実施の形態の要部の動作につい
て、フローチャートを参照して更に詳細に説明する。輝
度ヒストグラム特徴量算出部２６で輝度ヒストグラム特
徴量を算出する際、入力輝度レベル軸を８等分（ａ＝
８）した場合、輝度ヒストグラム特徴量としてＳｅｐ
［０］〜［７］，ＬｉｍｉｔＳｅｐ［０］〜［７］が準
備される。Ｓｅｐ［］には、全画素数に対するそれぞれ
の領域の画素数の割合が入っている。また、Ｌｉｍｉｔ
Ｓｅｐ［］には一定のリミッタ値を超える画素数分につ
いて全画素数に対する割合が入っている。また、輝度ヒ
ストグラム特徴量Ｌ、Ｍ、Ｈは、この実施の形態では、
Ｌ＝Ｓｅｐ［０］＋Ｓｅｐ［１］＋Ｓｅｐ［２］，Ｍ＝
Ｓｅｐ〔３〕＋Ｓｅｐ［４］，Ｈ＝Ｓｅｐ［５］＋Ｓｅ
ｐ［６］＋Ｓｅｐ［７］であるものとする。

【００３１】また、図２の各種曲線データ格納部３４に
格納されている各種曲線データとして、＊Ｕｐ［１］〜
［５］，＊Ｄｏｗｎ［１］〜［５］が準備される。＊Ｕ
ｐ［］，＊Ｄｏｗｎ［］はＹ−Ｙ’のルックアップテー
ブル（ＬＵＴ）である。＊Ｕｐ〔１］はリニアに近いＬ
ＵＴで、そこには０から２５５の入力Ｙの値に対する出
力Ｙ’の値が格納されていると考える。＊Ｕｐ［］
の［］内の数字が増えるほど、ＬＵＴの補正強度は大き
くなる。同様に、＊Ｄｏｗｎ［１］が最もリニアに近い
ＬＵＴで、＊Ｄｏｗｎ［］の［］内の数字が増えるほ
ど、ＬＵＴの補正強度は大きくなる。

【００３２】さて、オーバー、アンダー強度判断部３３
は、輝度ヒストグラム特徴量格納部２７から輝度ヒスト
グラム特徴量を取り込み（図１のステップ１０１）、ま
た各種曲線データ格納部３４から各種曲線データ＊Ｕｐ
［１］〜［５］，＊Ｄｏｗｎ［１］〜［５］を取り込み
（図１のステップ１０２）、まず輝度ヒストグラム特徴
量Ｌが予め設定した下限値（ｕｎｄｅｒＬｉｍｉｔ）よ
り大であるかどうか判定する（図１のステップ１０
３）。

【００３３】輝度ヒストグラム特徴量Ｌは入力輝度レベ
ル軸を３等分したときの最も低輝度側の領域の特徴量で
あるので、Ｌ＞（下限値）であれば、露光アンダーと判
断してアンダー前処理を行い（図１のステップ１０
４）、Ｌ≦（下限値）であれば、輝度ヒストグラム特徴
量Ｈが予め設定した上限値（ｏｖｅｒＬｉｍｉｔ）より
大であるかどうか判定する（図１のステップ１０５）。
輝度ヒストグラム特徴量Ｈは入力輝度レベル軸を３等分
したときの最も高輝度側の領域の特徴量であるので、Ｈ
＞（上限値）であれば、露光オーバーと判断してオーバ
ー前処理を行い（図１のステップ１０６）、Ｈ≦（上限
値）であれば、リニア（またはそれ以外）と判断してリ
ニア前処理を行う（図１のステップ１０７）。

【００３４】上記の上限値、下限値は、多くの画像にて
実験を行って値が決められている。例えば上限値＝６
０、下限値＝６０とした場合、Ｌに６０％より多くの画
素が偏っていた場合にはアンダー、Ｈに６０％より多く
の画素が偏っていた場合にはオーバーと判断される。

【００３５】上記のステップ１０４のアンダー前処理
は、図３及び図４のフローチャートに従って、輝度ヒス
トグラム特徴量をもとにコントラスト用の直線と補正曲
線＊Ｕｐ［］のレベルを決定し合成して階調補正曲線と
する。基本的な方針は、ヒストグラムの平坦化である。
このヒストグラムの平坦化自体は公知である（長尾真、
「ディジタル画像処理」、近代科学社、ｐ１７７−ｐ１
８１、１９７８）。

【００３６】まず、レベル（Ｌｅｖｅｌ）の初期値を例
えば”５”に設定し（図３のステップ２０１）、変数ｓ
ｕｍの初期値を”０”に設定し（図３のステップ２０
２）、変数ｉを”７”に設定し（図３のステップ２０
３）、変数ｓｕｍに輝度ヒストグラム特徴量Ｓｅｐ
［ｉ］を加算し（図３のステップ２０４）、その加算値
ｓｕｍが０より大であるかどうか判定し（図３のステッ
プ２０５）、ｓｕｍ≦０であれば、ｉの値を６にして同
様の加算、判定処理を行う。そしてｓｕｍ＞０となるま
で、ｉの値を１ずつ減じながら上記の加算、判定処理を
繰り返す。

【００３７】ｓｕｍ＞０となると、変数ｓｅｃｔｈｉｇ
ｈの値を７−ｉとし、かつ、変数ｓｅｃｔｌｏｗの値を
０とする（図３のステップ２０６）。すなわち、まず、
輝度の低い方に画素が偏っていることを考慮して、輝度
の最も高い輝度ヒストグラム特徴量Ｓｅｐ［７〕から画
素が０％の領域を探す。画素のない領域には階調を割り
当てないようにするために０％領域はＹｃｏｎ−Ｙｃｏ
ｎ’のグラフにてＹｃｏｎ’を２５５に張り付ける。変
数ｓｅｃｔｈｉｇｈは２５５に張り付ける領域を示し、
変数ｓｅｃｔｌｏｗは０に張り付ける領域を示す。

【００３８】もし、上から１区画だけ０％だったらｓｕ
ｍはｉ＝６の時に０より大きくなるので、変数ｓｅｃｔ
ｈｉｇｈは１（＝７−６）区画となる。なお、ステップ
２０６でｓｅｃｔｌｏｗ＝０としているのはアンダーの
画像では下から数えて０％である確率は低く処理を単純
化するためである。ここまででコントラスト直線の傾き
が決まる。なお、ステップ２０５でｓｕｍと比較する値
は０以外でもよい。この値は経験により可変設定でき
る。コントラスト補正強度を強くしたい場合は、これを
大きく設定する。

【００３９】変数ｓｅｃｔｈｉｇｈは、コントラスト傾
き決定部２９の結果情報であり、この値が大きければ入
力階調に対して出力階調を増加させる直線となり、アン
ダーの画像は改善される。次に、アンダーの強度を示す
変数Ｌｅｖｅｌを、Ｌｅｖｅｌ＝Ｌｅｖｅｌ−ｓｅｃｔ
ｈｉｇｈなる演算式に基づき、補正曲線のレベルからコ
ントラスト分を差し引いておく（図３のステップ２０
７）。

【００４０】次に補正強度を決定するため、累積輝度分
布を用いた方法を応用する。アンダー前処理において
は、輝度の低い方に画素が偏っていると判断されている
ので、その領域のヒストグラム形状を判断の材料とす
る。すなわち、まず、Ｓｅｐ〔０］＞Ｓｅｐ［１］＞Ｓ
ｅｐ［２］の条件を満足するか判定し（図３のステップ
２０８）、この条件を満たさないときは弱のレベルと判
断して、強度を示す変数ＬｅｖｅｌをＬｅｖｅｌ−２と
する（図３のステップ２０９）。Ｓｅｐ［０］＞Ｓｅｐ
［１〕＞Ｓｅｐ［２］であれば、次にＳｅｐ［０］がＳ
ｅｐ［１］＊１．５より大であるかどうか比較し（図３
のステップ２１０）、Ｓｅｐ［１］＊１．５以下なら中
のレベルとして強度を示す変数ＬｅｖｅｌをＬｅｖｅｌ
−１とする（図３のステップ２１１）。

【００４１】また、Ｓｅｐ［０］＞Ｓｅｐ［１］＞Ｓｅ
ｐ［２］で、かつ、Ｓｅｐ［０〕＞Ｓｅｐ［１］＊１．
５の場合、傾き最大と判断してアンダーの強度を示す変
数Ｌｅｖｅｌはそのままとする。”１．５”という値は
経験により１以上の値に変更可能である。大きくした場
合には、弱い補正となり、中レベルと判断される割合が
多くなる。

【００４２】続いて、さらに輝度の低い方に着目してリ
ミッタ値を超える画素の率が０％より大きい（すなわ
ち、ＬｉｍｉｔＳｅｐ［０］＞０）かどうか判定し（図
４のステップ２１２）、大きい場合ははそのままのレベ
ルに、そうでない場合にはＬｅｖｅｌの値を１だけ小さ
くする（図４のステップ２１３）。

【００４３】以上のようにして、Ｌｅｖｅｌ＝５から減
算した結果、Ｌｅｖｅｌが０以下になる場合がある。そ
もそもアンダーと判断された画像なので最終補正として
最低でもＬｅｖｅｌ＝１となるように補正する。そこ
で、Ｌｅｖｅｌが０より大であるかどうか判定し（図４
のステップ２１４）、０以下であればＬｅｖｅｌの値を
１に補正する（図４のステップ２１５）。

【００４４】続いて、コントラスト決定部２９で決定し
た傾きの情報ｓｅｃｔｈｉｇｈとｓｅｃｔＬｏｗからコ
ントラストの傾きが決定するので、入力Ｙｃｏｎ、出力
Ｙｃｏｎ’のコントラストデータを求めて＊Ｃｏｎｔに
Ｙｃｏｎのｊ＝０からｊ＝２５５に対するＹｃｏｎ’の
値を格納する（図４のステップ２１６）。式は以下のよ
うな直線式である。ａはヒストグラム分割数で、ここで
は”８”である。

【００４５】ｘ１＝（２５６／ａ）＊ｓｅｃｔｌｏｗ （ただしｘ１＞２５５の時ｘ１＝２５５とする） ｘ２＝２５６−（２５６／ａ）＊ｓｅｃｔｈｉｇｈ （ただしｘ２＞２５５の時ｘ２＝２５５とする） Ｙｃｏｎ’［ｊ］＝２５５＊（ｊ−ｘ１）／（ｘ２−ｘ
１） 以上によりアンダー前処理が終了する。

【００４６】次に、前記ステップ１０６のオーバー前処
理について、図５及び図６のフローチャートと共に更に
詳細に説明する。オーバー前処理の場合、輝度ヒストグ
ラム特徴量をもとにコントラスト用の直線と補正曲線＊
Ｄｏｗｎ［］のレベルを決定し合成するのが大きな流れ
である。

【００４７】まず、レベル（Ｌｅｖｅｌ）の初期値を例
えば”５”に設定し（図５のステップ３０１）、変数ｓ
ｕｍの初期値を”０”に設定し（図５のステップ３０
２）、変数ｉを”０”に設定し（図５のステップ３０
３）、変数ｓｕｍに輝度ヒストグラム特徴量Ｓｅｐ
［ｉ］を加算し（図５のステップ３０４）、その加算値
ｓｕｍが０より大であるかどうか判定し（図５のステッ
プ３０５）、ｓｕｍ≦０であれば、ｉの値を２にして同
様の加算、判定処理を行う。そしてｓｕｍ＞０となるま
で、ｉの値を１ずつ増しながら上記の加算、判定処理を
繰り返す。

【００４８】ｓｕｍ＞０となると、変数ｓｅｃｔｌｏｗ
の値をｉとし、かつ、変数ｓｅｃｔｈｉｇｈの値を０と
する（図５のステップ３０６）。すなわち、まず、輝度
の高い方に画素が偏っていることを考慮して輝度の最も
低いＳｅｐ［０］から画素が０％の領域を探す。画素の
ない領域には階調を割り当てないようにするために０％
領域はＹｃｏｎ−Ｙｃｏｎ’のグラフにてＹｃｏｎ’を
０に張り付ける。

【００４９】なお、ステップ３０６でｓｅｃｔｈｉｇｈ
＝０としているのはオーバーの画像では上から数えて０
％である確率は低く処理を単純化するためである。ここ
まででコントラスト直線の傾きが決まる。また、ステッ
プ３０５でｓｕｍと比較する値は０以外でもよい。この
値は経験により可変設定できる。コントラスト補正強度
を強くしたい場合は、これを大きく設定する。変数ｓｅ
ｃｔｌｏｗは、コントラスト傾き決定部２９の結果情報
であり、この値が大きければ入力階調に対して出力階調
を減少させる直線となり、オーバーの画像は改善され
る。

【００５０】次に、オーバーの強度を示す変数Ｌｅｖｅ
ｌを、Ｌｅｖｅｌ＝Ｌｅｖｅｌ−ｓｅｃｔｌｏｗなる演
算式に基づき、補正曲線のレベルからコントラスト分を
差し引いておく（図５のステップ３０７）。次に補正強
度を決定するため、累積輝度分布を用いた方法を応用す
る。オーバー前処理においては、輝度の高い方に画素が
偏っていると判断されているので、その領域のヒストグ
ラム形状を判断の材料とする。すなわち、まず、Ｓｅｐ
〔７］＞Ｓｅｐ［６］＞Ｓｅｐ［５］の条件を満足する
か判定し（図５のステップ３０８）、この条件を満たさ
ないときは弱のレベルと判断して、強度を示す変数Ｌｅ
ｖｅｌをＬｅｖｅｌ−２とする（図５のステップ３０
９）。

【００５１】Ｓｅｐ［７］＞Ｓｅｐ［６〕＞Ｓｅｐ
［５］であれば、次にＳｅｐ［７］がＳｅｐ［６］＊
１．５より大であるかどうか比較し（図５のステップ３
１０）、Ｓｅｐ［６］＊１．５以下なら中のレベルとし
て強度を示す変数ＬｅｖｅｌをＬｅｖｅｌ−１とする
（図５のステップ３１１）。また、Ｓｅｐ［７］＞Ｓｅ
ｐ［６］＞Ｓｅｐ［５］で、かつ、Ｓｅｐ［７〕＞Ｓｅ
ｐ［６］＊１．５の場合、傾き最大と判断してオーバー
の強度を示す変数Ｌｅｖｅｌはそのままとする。”１．
５”という値は経験により１以上の値に変更可能であ
る。大きくした場合には、弱い補正となり、中レベルと
判断される割合が多くなる。

【００５２】続いて、さらに輝度の高い方に着目してリ
ミッタ値を超える画素の率が０％より大きい（すなわ
ち、ＬｉｍｉｔＳｅｐ［７］＞０）かどうか判定し（図
６のステップ３１２）、大きい場合ははそのままのレベ
ルに、そうでない場合にはＬｅｖｅｌの値を１だけ小さ
くする（図６のステップ３１３）。続いて、Ｌｅｖｅｌ
が０より大であるかどうか判定し（図６のステップ３１
４）、０以下であればＬｅｖｅｌの値を１に補正する
（図６のステップ３１５）。

【００５３】続いて、コントラスト決定部２９で決定し
た傾きの情報ｓｅｃｔｈｉｇｈとｓｅｃｔＬｏｗからコ
ントラストの傾きが決定するので、入力Ｙｃｏｎ、出力
Ｙｃｏｎ’のコントラストデータを求めて＊Ｃｏｎｔに
Ｙｃｏｎのｊ＝０からｊ＝２５５に対するＹｃｏｎ’の
値を格納する（図６のステップ３１６）。式は前記アン
ダー前処理の場合と同じ直線式である。以上によりオー
バー前処理が終了する。

【００５４】次に、前記ステップ１０７のリニア前処理
について、図７及び図８のフローチャートと共に更に詳
細に説明する。リニア前処理では、輝度ヒストグラム特
徴量をもとにコントラスト用の直線と補正曲線＊Ｕ
ｐ［］または＊Ｄｏｗｎ［］のレベルを決定し合成する
のが大きな流れである。

【００５５】まず、コントラストを決めるために上下０
％の領域を探す。すなわち、輝度ヒストグラム特徴量格
納部２７のデータＳｅｐ［７］からＳｅｐ［０］の方向
へ加算して、７から何区間までが０以下かを調べて変数
ｓｅｃｔｈｉｇｈに格納する（図７のステップ４０１〜
４０５）。続いて、輝度ヒストグラム特徴量格納部２７
のデータＳｅｐ［０］からＳｅｐ［７］の方向へ加算し
て、０から何区間までが０以下かを調べて変数ｓｅｃｔ
ｌｏｗに格納する（図７のステップ４０６〜４１０）。
ただし、０以下は、経験により値を調節できる。コント
ラスト補正強度をを強くしたい場合は、これを大きく設
定する。

【００５６】次に、補正強度を決定するために輝度ヒス
トグラム特徴量格納部２７のデータＬｉｍｉｔＳｅ
ｐ［］の値を見る。ＬｉｍｉｔＳｅｐ［０］＞０、か
つ、ＬｉｍｉｔＳｅｐ〔７］＞０かどうか判定し（図８
のステップ４１１）、この条件を満足する場合は、逆光
と判断する。逆光と判断された場合には、処理を単純化
するために明るい部分がつぶれるのは無視してアンダー
と判断する。累積輝度分布で解析した場合にはこのよう
なヒストグラムの形の場合に変曲点のある曲線となる場
合が多いが、ここでは単純に＊Ｕｐ［］の曲線を選択す
るようにする。

【００５７】また、アンダーと判断された場合は、輝度
ヒストグラム特徴量格納部２７のデータＬｉｍｉｔＳｅ
ｐ〔０］だけ見て、小さい時はＬｅｖｅｌを低く、大き
い時はＬｅｖｅｌを高くする（図８のステップ４１
２）。レベル割り当ては、多くの画像について調査して
調節すればよい。続いて、ｓｅｃｔｈｉｇｈ，ｓｅｃｔ
ｌｏｗからコントラスト直線＊Ｃｏｎｔの傾きを前記ア
ンダー処理と同様の式に基づいて算出し、コントラスト
直線＊Ｃｏｎｔに格納する（図８のステップ４１３）。

【００５８】一方、ＬｉｍｉｔＳｅｐ［０］とＬｉｍｉ
ｔＳｅｐ〔７］のうち、ＬｉｍｉｔＳｅｐ［０］だけが
ＬｉｍｉｔＳｅｐ［０］＞０である場合は（図８のステ
ップ４１５、４１６）、アンダーと判断して、上記のス
テップ４１２〜４１３と同様の処理を行う（図８のステ
ップ４１７〜４１８）。また、ＬｉｍｉｔＳｅｐ［０］
とＬｉｍｉｔＳｅｐ〔７］のうち、ＬｉｍｉｔＳｅｐ
［７］だけがＬｉｍｉｔＳｅｐ［７］＞０である場合は
（図８のステップ４１５、４１６）、オーバーと判断し
て輝度ヒストグラム特徴量格納部２７のデータＬｉｍｉ
ｔＳｅｐ〔７］だけ見て、小さい時はＬｅｖｅｌを低く
し、大きい時はＬｅｖｅｌを高くする（図８のステップ
４２０）。レベル割り当ては、多くの画像について調査
して調節すればよい。

【００５９】続いて、ｓｅｃｔｈｉｇｈ，ｓｅｃｔｌｏ
ｗからコントラスト直線＊Ｃｏｎｔの傾きを前記アンダ
ー処理と同様の式に基づいて算出し、コントラスト直線
＊Ｃｏｎｔに格納する（図８のステップ４２１）。以上
により図１のステップ１０７のリニア前処理が終了す
る。

【００６０】上記のアンダー前処理、オーバー前処理あ
るいはリニア前処理が行われているときに、強い逆光検
出部２８は、露光オーバー、アンダー検出部３１からオ
ーバー、アンダー、リニアのうちアンダー情報が入力さ
れたときは、輝度ヒストグラム特徴量格納部２７から入
力されたＬｉｍｉｔＳｅｐ［０］とＬｉｍｉｔＳｅｐ
［７］の両方が共に正であるか否か判定し（図１のステ
ップ１０８）、共に正であれば強い逆光と判断して逆光
フラグｒｅｆＦｌａｇを”１”とし（図１のステップ１
０９）、そうでなければ逆光フラグｒｅｆＦｌａｇを”
０”とする（図１のステップ１１０）。

【００６１】また、強い逆光検出部２８は、露光オーバ
ー、アンダー検出部３１からオーバー情報が入力された
ときは、逆光フラグｒｅｆＦｌａｇを”０”とし（図１
のステップ１１１）、露光オーバー、アンダー検出部３
１からリニア情報が入力されたときは、輝度ヒストグラ
ム特徴量格納部２７から入力されたＬｉｍｉｔＳｅｐ
［０］とＬｉｍｉｔＳｅｐ［７］の両方が共に正である
か否か判定し（図１のステップ１１２）、共に正であれ
ば強い逆光と判断して逆光フラグｒｅｆＦｌａｇを”
１”とし（図１のステップ１１３）、そうでなければ逆
光フラグｒｅｆＦｌａｇを”０”とする（図１のステッ
プ１１４）。つまり、この逆光フラグｒｅｆＦｌａｇ
が”１”となった部分は、背景の輝度に比べて、入力画
像中の人物の顔の輝度が通常より暗い場合を指す。

【００６２】次に、顔部分認識処理部２９において強い
逆光検出部２８からの上記の逆光フラグｒｅｆＦｌａｇ
と画像サンプリングデータ格納部２３からのディジタル
画像データとに基づき、顔部分認識処理が行われる（図
１のステップ１１５）。このステップ１１５の顔部分認
識処理について、図９乃至図１３のフローチャートと図
１４及び図１５と共に更に詳細に説明する。

【００６３】図９に示すように、顔部分認識処理部２９
は、まず画像サンプリングデータ格納部２３に格納され
ているＹＵＶ色空間における３次元ディジタル画像デー
タ（ＹＵＶ画像データ）を読み出した後（ステップ５０
１）、その画像データが肌色領域であることを示す、Ｙ
ＵＶ３次元色空間座標においてＹｉ１〜Ｙｉ２、Ｕｉ１
〜Ｕｉ２、Ｖｉ１〜Ｖｉ２（ただし、ｉ＝１、
２、．．．、ｍ）の座標のｍ個の直方体領域を、ｒｅｆ
Ｆｌａｇ＝１のときは低い領域に設定し、ｒｅｆＦｌａ
ｇ＝０のときはＹｉ１〜Ｙｉ２を標準の領域に設定する
（図９のステップ５０２）。

【００６４】上記の直方体領域はいずれも肌色領域であ
ると予め決定されている領域であり、例えばｍ＝３の場
合、図１４に示す如くＹＵＶの３次元空間座標に３つの
直方体として表される。同図において、ｉ＝１のときは
直方体４１の領域であり、ｉ＝２のときは直方体４２の
領域であり、ｉ＝３のときは直方体４３の領域である。
ここで、上記の３つの直方体４１〜４３はＹ軸方向上３
段に積み重なっており、Ｙ１２＝Ｙ２１、Ｙ２２＝Ｙ３
１である。

【００６５】次に、ＹＵＶ画像データ１画面分の全画素
について肌色検出を実行する（ステップ５０３）。すな
わち、ある画素ＹＵＶが、以下の条件式のｍ個の直方体
の領域にあてはまるかどうか判定する（ステップ５０
４）。

【００６６】Ｙｉ１≦Ｙ≦Ｙｉ２、かつ、Ｕｉ１≦Ｕ≦
Ｕｉ２、かつ、Ｖｉ１≦Ｖ≦Ｖｉ２ （ただし、ｉ＝１、２、．．．、ｍ） 上記の条件式はいずれも肌色領域であると予め決定され
ている領域であり、上記の条件式で表される直方体の領
域に存在する画素ＹＵＶは肌色領域であると見なし、画
像サンプリングデータ格納部（画像メモリ）２３上の対
応する画素に”１”をセットする（ステップ５０５）。
なお、上記の条件式には、Ｙ１１からＹｍ２にて全て
の階調をみたさなくてもよい、ｍは２以上でいくつの
範囲でもよい、ＹだけについてはＹ１２＝Ｙ２１、Ｙ
２２＝Ｙ３１というように連続した領域である、という
条件も含まれている。また、Ｕ、Ｖについては限定はな
い。

【００６７】一方、上記のｍ個の直方体の領域のいずれ
にも当てはまらない画素ＹＵＶは、肌色領域でないと見
なし、画像サンプリングデータ格納部（画像メモリ）２
３上の対応する画素に”０”をセットする（ステップ５
０６）。このようにして、ソフトウェア処理により入力
画像の一画面における肌色領域を検出する。

【００６８】その後、顔部分認識処理部２９は、肌色と
認識した画素について連結領域の面積（画素数）を求
め、それらの連結領域のうち最大面積から面積の広い順
に全部でｎ個（ｎは予め定めた２以上の整数）の連結領
域を、認識対象のエリアとして抽出し、続いて入力され
たカラー画像データから明度、色相、彩度が髪色である
画素とそうでない画素に分ける。

【００６９】更に引き続いて、顔部分認識処理部２９
は、上記のｎ個のエリアのそれぞれについて、当該エリ
アを内部に含む所定形状の枠に当てはめる。例えば、１
つのエリアの左端、右端、上端、下端の位置がわかった
ら、例えば図１５（Ａ）、（Ｂ）に示すようにエリアが
内部に含まれるように大きな１つの枠にあてはめる。な
お、図１５（Ａ）、（Ｂ）中、丸Ｉは一つの肌エリアの
連結領域を示しているが、連結領域の形状はこれに限定
されるものではないことは勿論である。

【００７０】そして、上記の連結領域Ｉの左端、右端、
上端、下端を一つの枠に当てはめ、その枠を図１５
（Ａ）のように縦３分割し、更にその上にIIで示すよう
に、３分割領域の１領域分を加えて縦の長さとする。つ
まり、（肌ラベルの上端と下端の長さ）×４／３の長さ
が全体の長さとなる。加えた１領域分ＩＩは髪の毛エリ
アを想定している。この髪の毛エリアの下側の肌エリア
が顔エリアである。また、上記の枠を図１５（Ｂ）に示
すように横４分割する。横は肌ラベルの右端から左端ま
での長さを４等分する。

【００７１】次に、顔部分認識処理部２９は上記の枠に
基づいて、３つの特徴量を求める。第１の特徴量は総画
素数であり、第２の特徴量は、画面縦方向の枠の長さと
左肩のｙ座標と、縦方向を４または８分割した分割枠の
内部について分割枠内の画素数に対する髪の画素数の
割合、分割枠内の画素数に対する肌色の画素数の割
合、分割枠内に存在する肌色の輝度平均値からなる縦
方向の情報であり、第３の特徴量は画面横方向の枠の長
さと、左肩のｘ座標と、横方向を４または８分割した分
割枠の内部について分割枠内の画素数に対する髪の画
素数の割合、分割枠内の画素数に対する肌の画素数の
割合、分割枠内に存在する肌色の輝度平均値からなる
横方向の情報である。

【００７２】次に、顔部分認識処理部２９は、図１０乃
至図１３のフローチャートに従って、特徴量を分析して
顔エリアを決定する。すなわち、顔部分認識処理部２９
は、前記ｎ個のエリアに対応するｎ個のラベル番号を読
み出し（図１０のステップ６０１）、更にｎ個のエリア
の特徴量を読み出し（図１０のステップ６０２）、これ
らに基づいて、ｎ個のエリアのそれぞれについてステッ
プ６０３〜６５３の処理を繰り返す（図１０のステップ
６０３）。但し、分割枠数は４とする。

【００７３】まず、変数ｐに０を代入し（図１０のステ
ップ６０４）、上記の特徴量中の第１の特徴量である肌
色総画素数ｍａｘＣｎ［ｉ］を小なる経験値ｍａｘＣ１
より小であるかどうか判定し（図１０のステップ６０
５）、小であれば変数ｐに０を加算し（図１０のステッ
プ６０６）、ｍａｘＣ１以上であれば大なる経験値ｍａ
ｘＣ２より小であるかどうか判定し（図１０のステップ
６０７）、小であれば変数ｐに１を加算し（図１０のス
テップ６０８）、ｍａｘＣ２以上であれば変数ｐに２を
加算する（図１０のステップ６０９）。

【００７４】すなわち、エリア内の肌色総画素数は、
高、中、低に分け、大きいほどポイントを高く設定す
る。なお、変数ｐに０を加算して更新すること（実質的
に何も加算しないこと）を低レベルのポイント加算、ｐ
に１を加算して更新することを中レベルのポイント加
算、ｐに２を加算して更新することを高レベルのポイン
ト加算ともいう。

【００７５】続いて、上記の特徴量中の第２の特徴量で
ある縦方向の情報中の長さｈｌｅｎｇｔｈと、第３の特
徴量である横方向の情報中の長さｗｌｅｎｇｔｈとから
縦横比の判断を行うため、縦の長さｈｌｅｎｇｔｈが、
横の長さｗｌｅｎｇｔｈに大なる経験値ｈＷｌｐｅｒ１
倍（ｈｗｌｐｅｒ１は１．０以上）した値以上であるか
どうか判定し（図１０のステップ６１０）、以上であれ
ば変数ｐを２だけ加算し（図１０のステップ６１１）、
未満であれば横の長さｗｌｅｎｇｔｈに小なる経験値ｈ
ｗｌｐｅｒ２倍（ｈｗｌｐｅｒ２ は１．０以上）した
値以上であるかどうか判定し（図１０のステップ６１
２）、以上であれば変数ｐを１だけ加算し（図１０のス
テップ６１３）、未満であれば変数ｐの加算はしない
（図１０のステップ６１４）。経験値ｈｗｌｐｅｒ１と
ｈｗｌｐｅｒ２を１．０以上としたのは、髪を含めて横
の方が長い顔は少ないという性質からその場合は低とな
るようにするためである。

【００７６】続いて、第２の特徴量中の左肩のｙ座標ｈ
ｓｔａｒｔと第３の特徴量中の左肩のｘ座標ｗｓｔａｒ
ｔを見て、被写体は通常中心に撮影される性質から、中
心に近いほど高、端に近いほど低に分ける（図１１のス
テップ６１５〜６１９）。すなわち、ｗｓｔａｒｔ＞ｌ
ｉｍ０ｘｓ又はｈｓｔａｒｔ＞ｌｉｍ０ｙｓ又はｘｅｎ
ｄ＜ｌｉｍ０ｘｅ又はｙｅｎｄ＜ｌｉｍ０ｙｅかどうか
判定し（図１１のステップ６１５）、これらの不等式の
いずれかを満足するときは中心より大きく離れていると
判断して変数ｐの加算は行わない（図１１のステップ６
１６）。ここで、ｌｉｍ０ｘｓ、ｌｉｍ０ｙｓ、ｌｉｍ
０ｘｅ及びｌｉｍ０ｙｅは経験値である。

【００７７】ステップ６１５の不等式をすべて満足しな
いときは、更にｗｓｔａｒｔ＞ｌｉｍ１ｘｓ又はｈｓｔ
ａｒｔ＞ｌｉｍ１ｙｓ又はｘｅｎｄ＜ｌｉｍ１ｘｅ又は
ｙｅｎｄ＜ｌｉｍ１ｙｅかどうか判定し（図１１のステ
ップ６１７）、これらの不等式のいずれかを満足すると
きは中心より比較的離れていると判断して変数ｐに１だ
け加算し（図１１のステップ６１８）、これらの不等式
のすべてを満足しないときは、中心に近いと判断して変
数ｐを２だけインクリメントする（図１１のステップ６
１９）。ここで、ｌｉｍ１ｘｓ、ｌｉｍ１ｙｓ、ｌｉｍ
１ｘｅ及びｌｉｍ１ｙｅは経験値である。また、ｘｅｎ
ｄ＝ｘｓｔａｒｔ＋ｗｌｅｎｇｔｈ、ｙｅｎｄ＝ｙｓｔ
ａｒｔ＋ｈｌｅｎｇｔｈである。

【００７８】次に、第２の特徴量の縦方向の情報のうち
分割枠内の画素数に対する髪の画素数の割合のうち、図
１５（Ａ）に示した髪に相当する分割領域IIの配列ｈｈ
ａｉｒＣ［３］が０かどうか判定し（図１１のステップ
６２０）、０であれば変数ｐの値をそのままとし（図１
１のステップ６２１）、０でなければ経験値ｈｈａｉｒ
Ｃ１より小であるかどうか判定し（図１１のステップ６
２２）、小であれば変数ｐを１加算して更新し（図１１
のステップ６２３）、ｈｈａｉｒＣ１以上であれば変数
ｐを２加算して更新する（図１１のステップ６２４）。
このように、髪にあたる画素が少ないほどポイント（変
数ｐの値）が低くされる。

【００７９】続いて、第２の特徴量の縦方向の情報のう
ち分割枠内の画素数に対する肌の画素数の割合に関し、
図１５（Ａ）に示した下の３つの分割枠（ブロック）の
肌の画素数ｈｆａｃｅＣ［０］〜ｈｆａｃｅＣ［２］の
うち、１ブロックでも全く肌の画素がない場合は変数ｐ
の値を低くし、また３ブロックｈｆａｃｅＣ［０］〜ｈ
ｆａｃｅＣ［２］の各画素数すべてが同じ値ならば丸み
がないと判断して変数ｐの値を低くし、更に４つのブロ
ックのうち最も上のブロックの肌の画素数ｈｆａｃｅＣ
［３］が他の３つのブロックの肌の画素数よりも多い場
合は、最も上のブロックは髪のはずであるから変数ｐの
値を低くする（図１１のステップ６２５、６２６）。

【００８０】上記のいずれでもなく、下の３ブロックの
肌の画素数ｈｆａｃｅＣ［０］〜ｈｆａｃｅＣ［２］の
うち、最も下のブロックの肌の画素数ｈｆａｃｅＣ
［０］が最大のときは、顔である確率が低いと判断して
変数ｐの値を中、すなわち１加算更新する（図１１のス
テップ６２７、６２８）。上記のいずれの条件を満足し
ないときは、顔である確率が高いと判断して変数ｐの値
を大、すなわち２加算更新する（図１１のステップ６２
９）。

【００８１】続いて、第２の特徴量の縦方向の情報のう
ち分割枠内の画素数に対する肌色の輝度平均値のうち、
図１５（Ａ）に示した下の３ブロックの輝度平均値ｈｆ
ａｃｅＹ［０］〜ｈｆａｃｅＹ［３］で判断し、これら
のブロックの輝度平均値ｈｆａｃｅＹ［０］〜ｈｆａｃ
ｅＹ［３］の一つでも０であれば変数ｐの値の更新はせ
ず、また肌には様々の輝度が存在するという性質から輝
度の最大値と最小値の差が経験値ｈｆａｃｅＹ１より小
さいときも変数ｐの値をそのままとし、更に顔の輝度で
影となる一番下のブロックの輝度平均値ｈｆａｃｅＹ
［０］が一番高い確率は低いのでその場合も変数ｐの値
の更新はしない（図１２のステップ６３０、６３１）。
ステップ３３０の条件を満足しないときは、顔である確
率が高いと判断して変数ｐの値を大、すなわち２加算更
新する（図１２のステップ６３２）。

【００８２】次に、第３の特徴量の横方向の情報のう
ち、図１５（Ｂ）に示した４つの分割枠（ブロック）の
髪の画素数のｗｈａｉｒＣ［０］〜ｗｈａｉｒＣ［３］
のうち、２ブロック以上０であるかどうか判定し（図１
２のステップ６３３）、２ブロック以上０であれば変数
ｐの値をそのままとし（図１２のステップ６３４）、０
でなければｗｈａｉｒＣ［０］〜ｗｈａｉｒＣ［３］の
うち、１ブロックの画素数だけが０であれば、変数ｐを
１加算して更新し（図１２のステップ６３６）、すべて
のブロックの髪の画素数が０でなければ変数ｐを２加算
して更新する（図１２のステップ６３７）。このよう
に、髪にあたる画素が少ないほどポイント（変数ｐの
値）が低くされる。

【００８３】次に、第３の特徴量の横方向の情報のう
ち、図１５（Ｂ）に示した４つの分割枠（ブロック）そ
れぞれの肌の画素数ｗｆａｃｅＣ［０］〜ｗｆａｃｅＣ
［３］のいずれかが０であれば、変数ｐの値をそのまま
とし（ポイントを低くし）、またそれらの画素数がすべ
て同一であれば丸みがないと判断して、変数ｐの値をそ
のままとし（ポイントを低くし）、更に、右端又は左端
の肌の画素数ｗｆａｃｅＣ［０］、ｗｆａｃｅＣ［３］
のいずれかが最大で、かつ、最大値と最小値の差が所定
の経験値ｗｆａｃｅＣ１以上であるときも、丸みがない
と判断して変数ｐの値をそのままとする（図１２のステ
ップ６３８、６３９）。

【００８４】また、横分割したときの４つの分割枠（ブ
ロック）のうち、左端のブロックの肌の画素数ｗｆａｃ
ｅＣ［０］と右端のブロックの肌の画素数ｗｆａｃｅＣ
［３］のいずれか最大値を示し、かつ、最大値と最小値
の差が所定の経験値ｗｆａｃｅＣ１未満であれば、変数
ｐの値に１加算し、ポイントを中とする（図１２のステ
ップ６４０、６４１）。ステップ３４０の条件を満たさ
ないときは、顔エリアである確率が高いと判断して変数
ｐの値に２加算し、ポイントを高くする（図１２のステ
ップ６４２）。

【００８５】次に、第３の特徴量の横方向の情報のう
ち、図１５（Ｂ）に示した４つの分割枠（ブロック）そ
れぞれの肌色の輝度平均値ｗｆａｃｅＹ［０］〜ｗｆａ
ｃｅＹ［３］のうち、いずれか一のブロックの肌色の輝
度平均値が０である場合、あるいはそれらの最大値と最
小値との差が予め定めた経験値ｗｆａｃｅＹ１以下であ
る場合は、丸みがないと判断して変数ｐの値をそのまま
とし、ポイントを低くする（図１２のステップ６４３、
６４４）。肌には様々の輝度（所定値以上の輝度差）が
存在することを考慮したものである。

【００８６】ステップ３４３の条件が満足されないとき
は、左端の肌の輝度平均値ｗｆａｃｅＹ［０］と右端の
肌の輝度平均値ｗｆａｃｅＹ［３］のいずれかが最大で
あるかどうか判定し（図１２のステップ６４５）、この
条件を満たすときは変数ｐに１加算してポイントを中と
し（図１２のステップ６４６）、この条件を満たさない
ときは顔エリアの確率が高いと判断して変数ｐに２加算
してポイントを高くする（図１２のステップ６４７）。

【００８７】続いて、変数ｐの値をその時点のラベル番
号ｉの総ポイント数ｐｏｉｎｔ［ｉ］に代入する（図１
３のステップ６４８）。抽出されたエリア数ｎが”５”
であり、ラベル番号が０〜４であるときは、上記のステ
ップ６０４〜６４７の処理が５回繰り返され、総ポイン
ト数ｐｏｉｎｔ［０］〜ｐｏｉｎｔ［４］が得られる。

【００８８】続いて、これらの総ポイント数ｐｏｉｎｔ
［０］〜ｐｏｉｎｔ［４］の中の最大値を顔エリアと判
断してレジスタｍａｘｃｏｕｎｔに格納し、かつ、顔エ
リアと判断したエリアに対応するラベル番号をレジスタ
ｍａｘｎｕｍに格納する（図１３のステップ６４９）。
次に、逆光フラグｒｅｆＦｌａｇの値が”１”かどうか
判定し（図１３のステップ６５０）、”１”であるとき
は顔エリアと判断したエリアの総ポイント数ｍａｘｃｏ
ｕｎｔが所定の下限値ｒｅｆｐｌｉｍよりも小さいかど
うか判定し（図１３のステップ６５１）、小さいときは
顔エリアが見付からなかったと判断する（図１３のステ
ップ６５２）。

【００８９】ステップ６５０で逆光フラグｒｅｆＦｌａ
ｇの値が”０”と判定されたときは、顔エリアと判断し
た一エリアにおける肌色の総画素数ｍａｘＣｎ［ｍａｘ
ｎｕｍ］が予め定めた経験値ｍａｘＣｎ１未満であるか
どうか判定し（図１３のステップ６５３）、ｍａｘＣｎ
１以上のときは、顔エリアと判断したエリアの総ポイン
ト数ｍａｘｃｏｕｎｔが予め設定した下限値ｐｏｉｍｔ
ｌｉｍ未満であるかどうか判定する（図１３のステップ
６５４）。

【００９０】肌色の総画素数ｍａｘＣｎ［ｍａｘｎｕ
ｍ］が経験値ｍａｘＣｎ１未満である場合、あるいは、
顔エリアと判断したエリアの総ポイント数ｍａｘｃｏｕ
ｎｔが下限値ｐｏｉｍｔｌｉｍ未満である場合は、顔エ
リアが存在しないと判断する（図１３のステップ６５
２）。誤認識を減らすためである。

【００９１】ｍａｘＣｎ［ｍａｘｎｕｍ］≧ｍａｘＣｎ
１で、かつ、ｍａｘｃｏｕｎｔ≧ｐｏｉｍｔｌｉｍの場
合や、ｒｅｆＦｌａｇ＝１で、かつ、ｍａｘｃｏｕｎｔ
≧ｒｅｆｐｌｉｍのときには、レジスタｍａｘｎｕｍに
格納したラベル番号に対応したエリアを顔エリアと確定
する（図１３のステップ６５５）。また、ステップ６５
１でｍａｘｃｏｕｎｔ≧ｒｅｆｐｌｉｍと判定されたと
きも、レジスタｍａｘｎｕｍに格納したラベル番号に対
応したエリアを顔エリアと確定する（図１３のステップ
６５５）。前記の下限値ｒｅｆｐｌｉｍは経験値で、ｐ
ｏｉｎｔｌｉｍよりも小さな値に設定しておくことによ
り、ｒｅｆＦｌａｇ＝０の場合の判断よりも弱い規制と
なって、顔エリアが暗くても肌色の認識率が高くなる。

【００９２】以上の図９〜図１５と共に説明した顔部分
認識処理が終ると、続いて、階調補正曲線修正部３０に
より階調補正曲線レベル修正処理が行われる（図１のス
テップ１１６）。この階調補正曲線レベル修正処理につ
いて、図１６のフローチャートと共に更に詳細に説明す
る。まず、先に決定している顔エリアの平均輝度Ｙａｖ
ｅを取り込み（図１６のステップ７０１）、続いて前処
理で得た変数ｓｅｃｔｌｏｗ、ｓｅｃｔｈｉｇｈの各値
と、ＵＰ又はＤＯＷＮのレベルを取り込み（図１６のス
テップ７０２）、ｅｅｃｔｌｏｗとＤＯＷＮのレベルは
マイナスの値とし、ｓｅｃｔｈｉｇｈとＵＰのレベルを
プラスの値として、これらを合成した値を前処理の総合
レベルとしてレジスタｃｕｒｌｅｖに格納する（図１６
のステップ７０３）。

【００９３】続いて、顔エリアの平均輝度Ｙａｖｅを、
予め設定した目標輝度Ｙｔａｇ１とＹｔａｇ２とそれぞ
れ大小比較する（図１６のステップ７０４、７０５）。
Ｙｔａｇ２＜ＹａｖｅあるいはＹａｖｅ＜Ｙｔａｇ１の
ときは、ＹａｖｅがＹｔａｇ１〜Ｙｔａｇ２の範囲内に
入るレベルｌｅｖを予測する（図１６のステップ７０
６）。例えば、前記ステップ１０４、１０６又は１０７
で作成したコントラスト傾きや曲線レベルをいくつにす
れば、顔エリアの平均輝度Ｙａｖｅが目標輝度Ｙｔａｇ
１〜Ｙｔａｇ２の範囲内に入るかを予測する。

【００９４】通常は、Ｙｔａｇ１〜Ｙｔａｇ２の範囲内
に入るレベルと、前記ステップ１０４、１０６又は１０
７で作成するコントラスト傾きや曲線レベルの中間レベ
ルと予測する。強い逆光の場合は、Ｙｔａｇ１〜Ｙｔａ
ｇ２の範囲内に入るレベルそのものと予測する。１レベ
ル上がると輝度がどの位アップするかを経験で求めてお
くことで、およその予測ができる。

【００９５】続いて、本出願人が先に提案した前記自動
階調補正方法と同様にして求めた総合レベルｃｕｒｌｅ
ｖと肌色を中心として求めた総合レベルｌｅｖを比較す
るために、それらの差分値を変数ｐａｒａに代入する
（図１６のステップ７０８）。次に、ｒｅｆＦｌａｇの
値が”０”かどうか判定し（図１６のステップ７０
９）、ｒｅｆＦｌａｇ＝０のときは通常時なのでｐａｒ
ａ＜０のときはプラス１、ｐａｒａ＞０のときはマイナ
ス１というように、１レベル分だけおさえた後（図１６
のステップ７１０）、前処理で得たｓｅｃｔｌｏｗ、ｓ
ｅｃｔｈｉｇｈ、ＵＰ又はＤＯＷＮのＬｅｖｅｌを、総
合的に変数ｐａｒａの分だけ修正する（図１６のステッ
プ７１１）。このようにすることで、完全に肌色中心の
レベルではなく、従来方法との中間くらいの補正曲線が
得られる。

【００９６】また、ステップ７０９でｒｅｆＦｌａｇ＝
１と判定されたときは、強い逆光であるので、完全に肌
色中心のレベルとなるように、ｓｅｃｔｌｏｗ、ｓｅｃ
ｔｈｉｇｈ、ＵＰ又はＤＯＷＮのＬｅｖｅｌを、総合的
に変数ｐａｒａの値をそのまま用いて修正する（図１６
のステップ７１１）。ｐａｒａ＝０のときは修正はしな
い。なお、Ｙｔａｇ２≧Ｙａｖｅ≧Ｙｔａｇ１のとき
は、修正の必要がないので、変数ｐａｒａの値は０とさ
れ（図１６のステップ７０７）、このときはｌｅｖｅｌ
の修正は行わない。階調補正曲線修正部３０は、このよ
うにして得られたｓｅｃｔｌｏｗ、ｓｅｃｔｈｉｇｈ、
ＵＰ又はＤＯＷＮのＬｅｖｅｌを出力する（図１６のス
テップ７１２）。

【００９７】このようにして修正された階調補正曲線の
Ｌｅｖｅｌに基づいて、オーバー、アンダー強度判断部
３３により、各種曲線データ格納部３２に格納されてい
る曲線データ＊Ｕｐ［１］〜〔５］の中のＬｅｖｅｌの
もの＊Ｕｐ［Ｌｅｖｅｌ］が補正曲線データとして選択
され、その補正曲線データと、前記＊Ｃｏｎｔに格納さ
れているコントラスト直線データとが、コントラスト直
線と曲線データ合成処理部２６で合成されて階調補正曲
線として階調補正曲線データ格納部３７に格納される
（図１のステップ１１７）。

【００９８】以上のようにして階調補正曲線が決定した
後、階調補正曲線修正部３９は、画像サンプリングデー
タ（Ｙ，Ｕ，Ｖ）をもとに階調補正曲線を修正する。こ
の階調補正曲線の修正動作について、図１７のフローチ
ャートと共に詳細に説明する。画像は（Ｙ，Ｕ，Ｖ）の
３次元の信号からなる情報であり、輝度信号Ｙが階調補
正の結果Ｙ’／Ｙ倍となった場合、一般的に色差信号
Ｕ、Ｖも同様にＹ’／Ｙ倍する。本実施の形態でもその
ようにする。

【００９９】階調補正曲線修正部３９は、まず、階調補
正曲線データ格納部３７から階調補正曲線（Ｙ，Ｙ’）
のデータを取り込んだ後（図１７のステップ８０１）、
色差信号Ｕ、ＶをＹ’／Ｙした場合にいくつ以上、以下
でオーバーフローするかを予め算出しておく（図１７の
ステップ８０２）。色差信号Ｕ、Ｖは−１２８から１２
７の範囲で変化する。また、入力輝度信号Ｙに対する制
限値１２７＊Ｙ／Ｙ’と−１２８＊Ｙ／Ｙ’を予め計算
しておく。輝度信号Ｙは０から２５５の値である。この
準備をしておいて画像サンプリングデータ（Ｙ，Ｕ，
Ｖ）をチェックする。

【０１００】続いて、サンプリングデータ数は常に同じ
にしておいてＵ，Ｖのオーバーフローする画素数を、色
差信号オーバーフロー検出部３８でカウントして変数Ｃ
ｏｕｎｔに格納する（図１７のステップ８０３、８０
４）。続いて、上記の変数Ｃｏｕｎｔとしきい値ＵＶＬ
ｉｍｉｔとを比較し（図１７のステップ８０５）、Ｃｏ
ｕｎｔ＜ＵＶＬｉｍｉｔならば階調補正曲線をそのまま
用いる（図１７のステップ８０６）。そうでない場合に
はＣｏｕｎｔの値に応じてＬｅｖｅｌを下げた後、＊Ｕ
ｐ［Ｌｅｖｅｌ］と＊Ｃｏｎｔを合成して改めて補正曲
線とする（図１７のステップ８０７、８０８）。

【０１０１】ＵＶＬｉｍｉｔは、経験により調節する。
ＵＶＬｉｍｉｔは０より大きな値である。大きくすれば
するほど色差信号のつぶれが大きくなる。小さければ色
差信号のつぶれは、少なくなる。Ｌｅｖｅｌを下げる率
についても経験により調節する。

【０１０２】例えばＬｅｖｅｌを１レベル下げた時にＣ
ｏｕｎｔの数が１００から５に下がったり、１０００が
５０に下がった場合には１レベルで２０分の１下がると
考えてレベルを下げる。ＵＶＬｉｍｉｔを６としたなら
ば始めのＣｏｕｎｔが１００の時１レベル下げる。１０
００の場合には２レベル下げるという処理になる。ま
た、画像サンプリングデータ格納部２３の画素数が１９
２００画素であった場合、Ｃｏｕｎｔ＞１０００のとき
は無条件にリニアにする。１０００≧Ｃｏｕｎｔ＞１０
０の間は０．２５を乗ずる。Ｃｏｕｎｔ≦１００のとき
は０．０３を乗ずる。一度乗ずる毎に１レベル下げる。
ＣｏｕｎｔがＵＶＬｉｍｉｔより小さくなるまで乗算と
レベル下げを行う。

【０１０３】階調補正曲線データ格納部３７のデータを
修正する場合のレベルの下げ方は、前記Ｃｏｕｎｔの値
に応じてＬｅｖｅｌを下げるが、その目的のＬｅｖｅｌ
の値になるように、まずコントラスト直線を決めるｓｅ
ｃｔｈｉｇｈが０になるまで下げ、それでも目的のＬｅ
ｖｅｌの値にまで下がらないときには、各種曲線データ
格納部３２から得られる各種曲線データのうち選択して
いた曲線データよりもレベルの低い曲線データを選択す
る。この曲線データとコントラストの直線データを合成
して補正曲線データを生成する。

【０１０４】生成された補正曲線データ、すなわち修正
後階調補正曲線８０９は、画像メモリ２１からの画像デ
ータを補正し、その補正後の画像データが画像メモリ２
１に再び格納される。この画像は（Ｙ，Ｕ，Ｖ）の３次
元なのでＹ成分のみから決定した補正曲線は、この処理
で修正処理すればバランスの良い画像が得られる。

【０１０５】なお、本発明は上記の実施の形態に限定さ
れるものではなく、例えば入力輝度レベル軸を４以上の
ｎ等分、補正レベルを１以上のｍ段階とすることができ
る。また、上記の実施の形態では画像サンプリング処理
部２２から画像処理部４０までのブロックの処理は、図
１８のビデオプリンタ１６内のＣＰＵ１７のソフトウェ
アで行うように説明したが、パソコン１４内のＣＰＵ１
５のソフトウェアで行うようにしてもよい。あるいは、
図２の輝度ヒストグラム特徴量算出部２６、輝度ヒスト
グラム特徴量格納部２７、強い逆光検出部２８、顔部分
認識処理部２９、階調補正曲線修正部３０、露光オーバ
ー、アンダー検出部３１、コントラスト傾き決定部３
２、コントラストデータ作成部３５、オーバー、アンダ
ー強度判断部３３、各種曲線データ格納部３４、コント
ラスト直線と曲線データ合成処理部３６、色差信号オー
バーフロー検出部３８及び階調補正曲線修正部３９の各
処理をビデオプリンタ１６内のＣＰＵ１７のソフトウェ
アで行い、それ以外のブロックをハードウェアで構成す
るようにしてもよい。

【０１０６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
入力カラー画像データの輝度ヒストグラムをａ等分に分
割して、その曲線のおよその形を知り、その形に応じて
コントラストの傾き情報を算出すると共に、階調補正曲
線を肌色を考慮した修正を行うことで曲線データを最適
なものに選択した後、それらを合成して階調補正曲線デ
ータをソフトウェア処理により生成するようにしたた
め、累積輝度分布をそのまま用いた場合よりも、自然で
しかも肌色の認識率の向上した階調を得ることができ
る。

【０１０７】また、本発明によれば、通常時と強い逆光
時の両方で肌色を考慮した階調補正曲線の修正をするよ
うにしたため、通常の判断では厳しい判断で顔が存在し
ないと判断される暗い所でも顔を認識させることがで
き、また、強い逆光の場合は肌色認識により得たレベル
中心の補正としたため、従来の自動階調補正よりも逆光
に強く顔の輝度レベルが良好な自動階調補正ができる。

【０１０８】更に、本発明によれば、判断時にニューラ
ルネットワークといった高度な技術を用いないため、複
雑な計算が不要であり、コストの削減と高速化を図るこ
とができる。また、ソフトウェア処理であるので、画像
データの変更などに容易に対応することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明方法の一実施の形態の要部のフローチャ
ートである。

【図２】本発明になる自動階調補正方法を実現する補正
装置の一実施の形態のブロック図である。

【図３】図１のアンダー前処理の一例の説明用フローチ
ャート（その１）である。

【図４】図１のアンダー前処理の一例の説明用フローチ
ャート（その２）である。

【図５】図１のオーバー前処理の一例の説明用フローチ
ャート（その１）である。

【図６】図１のオーバー前処理の一例の説明用フローチ
ャート（その２）である。

【図７】図１のリニア前処理の一例の説明用フローチャ
ート（その１）である。

【図８】図１のリニア前処理の一例の説明用フローチャ
ート（その２）である。

【図９】図１中の顔部分認識処理のうち肌色画素認識処
理の詳細を示すフローチャートである。

【図１０】図１中の顔部分認識処理のうち特徴量分析処
理の詳細を示すフローチャート（その１）である。

【図１１】図１中の顔部分認識処理のうち特徴量分析処
理の詳細を示すフローチャート（その２）である。

【図１２】図１中の顔部分認識処理のうち特徴量分析処
理の詳細を示すフローチャート（その３）である。

【図１３】図１中の顔部分認識処理のうち特徴量分析処
理の詳細を示すフローチャート（その４）である。

【図１４】図１中の顔部分認識処理における直方体領域
の一例の説明図である。

【図１５】図１中の顔部分認識処理における縦分割、横
分割の様子の説明図である。

【図１６】図１中の階調補正曲線レベル修正処理の詳細
を示すフローチャートである。

【図１７】本発明の一実施の形態の階調補正曲線修正処
理説明用フローチャートである。

【図１８】カラービデオプリンタを使用する印字システ
ムの一例のブロック図である。

【符号の説明】 １４ パーソナルコンピュータ（パソコン） １５、１７ 中央処理装置（ＣＰＵ） １６ ビデオプリンタ １８、２１ 画像メモリ ２２ 画像サンプリング処理部 ２３ 画像サンプリングデータ格納部 ２４ 輝度ヒストグラム作成部 ２５ 輝度ヒストグラム格納部 ２６ 輝度ヒストグラム特徴量算出部 ２７ 輝度ヒストグラム特徴量格納部 ２８ 強い逆光検出部 ２９ 顔部分認識処理部 ３０ 階調補正曲線修正部 ３１ 露光オーバー、アンダー検出部 ３２ コントラスト傾き決定部 ３３ オーバー、アンダー強度判断部 ３４ 各種曲線データ格納部 ３５ コントラストデータ作成部 ３６ コントラスト直線と曲線データ合成処理部 ３７ 階調補正曲線データ格納部 ３８ 色差信号オーバーフロー検出部 ３９ 階調補正曲線修正部 ４０ 画像処理部 １０４ アンダー前処理ステップ １０６ オーバー前処理ステップ １０７ リニア前処理ステップ １１５ 顔部分認識処理ステップ １１６ 階調補正曲線レベル修正処理ステップ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田中 賢二 神奈川県横浜市神奈川区守屋町３丁目12番 地 日本ビクター株式会社内 Ｆターム(参考） 5C055 AA14 BA03 BA06 BA08 CA07 EA02 EA04 HA19 HA37 5C066 AA01 AA05 BA13 CA08 CA17 EA11 EB02 EC06 EF02 GA02 GA05 HA04 JA01 KD04 KE07 KP05 5C077 LL19 MP08 NN03 PP15 PP28 PP31 PP37 PP46 PP52 PP53 PP61 PP68 PQ19 PQ22 PQ23 TT09

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 階調補正しようとするカラー画像データ
   から輝度ヒストグラムを作成し、その輝度ヒストグラム
   から入力輝度レベル軸をａ等分（ａは４以上の整数）し
   たそれぞれの領域の画素数の全画素に対する割合を示す
   第１の特徴量と、前記ａ等分したそれぞれの領域の一定
   のリミッタ値を越える画素数の全画素に対する割合を示
   す第２の特徴量と、前記輝度ヒストグラムから入力輝度
   レベル軸を３等分したそれぞれの領域の画素数の全画素
   に対する割合を示す第３の特徴量とをそれぞれ算出して
   第１の格納部に格納する第１のステップと、 前記第１の格納部に格納されている第１乃至第３の特徴
   量を取り込み、そのうち最も低輝度側領域の前記第３の
   特徴量が予め設定した下限値より大であり、かつ、最も
   高輝度側領域の前記第３の特徴量が予め設定した上限値
   より小であるかどうか比較判定する第２のステップと、 前記第２のステップにより、最も低輝度側領域の前記第
   ３の特徴量が予め設定した下限値より大である判定結果
   が得られたときは露光アンダーと判断して、前記第１の
   特徴量を用いてコントラストの傾き情報を求め、その傾
   き情報からアンダー強度を求めるアンダー前処理を行う
   第３のステップと、 前記第２のステップにより、最も高輝度側領域の前記第
   ３の特徴量が予め設定した上限値より大である判定結果
   が得られたときは露光オーバーと判断して、前記第１の
   特徴量を用いてコントラストの傾き情報を求め、その傾
   き情報からオーバー強度を求めるオーバー前処理を行う
   第４のステップと、 前記第２のステップにより、最も低輝度側領域の前記第
   ３の特徴量が予め設定した下限値以下であり、かつ、最
   も高輝度側領域の前記第３の特徴量が予め設定した上限
   値より小である判定結果が得られたときは、前記第１の
   特徴量を用いてコントラストの傾き情報を求めると共
   に、前記第２の特徴量に応じて強度を求めるリニア前処
   理を行う第５のステップと、 前記第２のステップにより露光オーバー以外と判断され
   たときは、前記第２の特徴量が入力輝度レベルの最も高
   い領域と最も低い領域で共に正の値であるときに強い逆
   光と判断して逆光フラグを所定値にセットする第６のス
   テップと、 入力されたカラー画像データが明度、色相、彩度が肌色
   である領域に含まれるか否か判定すると共に、前記逆光
   フラグが所定値であるときは該所定値でないときに比べ
   て、前記肌色である領域の輝度レベルを下げて判定する
   第７のステップと、 前記第７のステップにより検出された肌色の画素につい
   て、各連結領域の面積を求め、それらの連結領域のうち
   最大面積から面積の広い順に全部でｎ個（ｎは予め定め
   た２以上の整数）の連結領域を、認識対象のエリアとし
   て抽出し、そのｎ個のエリアのそれぞれについて、当該
   エリアを内部に含む所定形状の枠に当てはめ、かつ、そ
   の枠の上部に髪の毛エリアを加えた枠を想定し、ｎ個の
   各枠全体のそれぞれについて、肌色総画素数を示す第４
   の特徴量と、前記枠の画面縦方向の情報を示す第５の特
   徴量と、前記枠の画面横方向の情報を示す第６の特徴量
   とを求めた後、前記第４乃至第６の特徴量を分析し、顔
   を示すエリアである確率が最も高い１つのエリアを顔エ
   リアとして決定する第８のステップと、 前記第８のステップで決定された前記顔エリアの平均輝
   度を求め、その平均輝度を予め設定した目標の輝度範囲
   に入るかどうか比較し、その比較結果に基づき、前記第
   ３、第４又は第５のステップで作成した前記コントラス
   トの傾き情報と強度情報とを、前記平均輝度が前記目標
   の輝度範囲に入るように予測した値に修正する第９のス
   テップと、 前記第９のステップで修正された強度に応じて、入力階
   調に対する出力階調の各種の特性曲線を示す各種曲線デ
   ータが予め格納されている第２の格納部から曲線データ
   を選択し、その選択した曲線データと前記第９のステッ
   プで修正された前記コントラストの傾き情報とを合成し
   て階調補正曲線データを生成して第３の格納部に格納す
   る第１０のステップと、 前記階調補正しようとするカラー画像データが格納され
   ている画像メモリから読み出した当該階調補正しようと
   するカラー画像データに、前記第３の格納部からの前記
   階調補正曲線データを反映させて前記画像メモリに再び
   格納する第１１のステップとを含むことを特徴とする自
   動階調補正方法。
2. 【請求項２】 前記第７のステップは、入力されたＹＵ
   Ｖの３次元色空間におけるカラー画像データのうち、Ｙ
   軸、Ｕ軸及びＶ軸の３次元座標空間において予め設定し
   た肌色領域を示し、かつ、隣接する直方体領域の輝度境
   界値は同一値であるｍ個（ｍは２以上の整数）の直方体
   領域内に含まれる画素を、前記明度、色相、彩度が肌色
   である画素として求めることを特徴とする請求項１記載
   の自動階調補正方法。
3. 【請求項３】 前記第８のステップは、前記逆光フラグ
   が前記所定値であるときは、前記顔を示すエリアである
   確率が最も高い１つのエリアの確率値が予め定めた第１
   の下限値以上であるときに、該１つのエリアを顔エリア
   と判定し、前記逆光フラグが前記所定値でないときは、
   前記顔を示すエリアである確率が最も高い１つのエリア
   の肌色の総画素数が予め定めた経験値以上で、かつ、該
   １つのエリアの確率値が前記第１の下限値よりも大なる
   予め設定した第２の下限値以上であるときのみ、該１つ
   のエリアを顔エリアと判定することを特徴とする請求項
   １記載の自動階調補正方法。