JP2009239368A - 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラムおよび印刷装置 - Google Patents

Abstract

【課題】精度よく画像の補正を行う。
【解決手段】複数の撮像素子ｅが入力した複数の受光量ｒｇｂから構成されるＲＡＷデータ１４ｂが示す画像を補正するにあたり、前記ＲＡＷデータ１４ｂに対して顔検出を行う（ステップＳ１３０）。次に、検出された顔の前記受光量ｒｇｂであって、非線形変換処理（ステップＳ１５０，Ｓ１６０）を実行する前の前記受光量ｒｇｂに基づいて補正パラメータＰ_scを設定する。そして、前記補正パラメータＰ_scに基づいて前記受光量ｒｇｂを補正する（ステップＳ１５０）。
【選択図】図３

Description

本発明は、画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラムおよび印刷装置に関し、特にＲＡＷデータに対する画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラムおよび印刷装置に関する。

自動補正を行うことにより、写真画像データに含まれる顔の明るさを最適化することが提案されている（特許文献１、参照。）。かかる文献においては、補正前の顔の明るさに応じて適切な補正パラメータを設定し、当該補正パラメータに基づいて補正を行うこととしている。
特開２００７−２２８３２３号公報

上述した文献においては、デジタルスチルカメラから出力された写真画像データに対して顔の明るさを最適化する補正を行っている。一般的に、デジタルスチルカメラにて写真画像データが生成される過程において、すでに写真画像データに対して非線形変換を含む階調再現処理が行われている。そのため、写真画像データに含まれる顔の明るさを把握する段階で、デジタルスチルカメラの各撮像素子が入力した光量情報の線形性が失われており、色（グレー軸など）のねじれが生じていることとなる。従って、顔の色や明るさを正確に把握した上で、補正を行うことができないという問題があった。

本発明は、前記課題にかんがみてなされたもので、精度の高いＲＡＷデータの補正が可能な画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラムおよび印刷装置の提供を目的とする。

上記課題を解決するために、本発明は、複数の撮像素子が入力した複数の入力情報から構成されるＲＡＷデータが示す画像を補正にあたり、まず、前記ＲＡＷデータに対して顔検出を行わせる。次に、検出された顔の前記入力情報であって、非線形変換処理を実行する前の前記入力情報に基づいて補正パラメータを設定する。そして、前記補正パラメータに基づいて前記入力情報を補正する。以上の構成によれば、非線形変換処理を実行する前の前記入力情報に基づいて補正パラメータを設定ことができるため、適切な前記補正パラメータを設定することができる。

また、前記入力情報に基づいて前記補正パラメータを設定する工程は、前記入力情報に対して非線形変換を実行する前の工程であればよく、特に限定されるものではない。例えば、前記撮像素子の配列に基づいて前記入力情報の補間を行った後、かつ、前記入力情報に対して非線形変換を実行する前の前記入力情報に基づいて補正パラメータを設定するようにしてもよい。なお、一般的な前記撮像素子の配列においては、前記入力情報が空間的に欠損することとなるため、当該欠損した前記入力情報を補間によって補う必要がある。

なお、前記顔検出を行う工程は、前記補正パラメータを設定する工程よりも前または同一の工程であればよい。例えば、前記撮像素子の配列に基づいて前記入力情報の補間を行った後、かつ、前記入力情報に対して非線形変換を実行する前の工程において、前記顔検出と前記補正パラメータの設定を順次実行するようにしてもよい。また、前記撮像素子の配列に基づいて前記入力情報の補間を行う前の工程において前記顔検出を行うようにし、前記撮像素子の配列に基づいて前記入力情報の補間を行った後の工程において前記補正パラメータを設定するようにしてもよい。

さらに、本発明の技術的思想は、具体的な画像処理方法にて具現化されるのみならず、当該方法を画像処理装置において具現化することもできる。すなわち、上述した画像処理方法が行う各工程に対応する手段を有する画像処理装置としても本発明を特定することができる。むろん、上述した画像処理装置がプログラムを読み込んで上述した各手段を実現する場合には、当該各手段に対応する機能を実行させるプログラムや当該プログラムを記録した各種記録媒体においても本発明の技術的思想が具現化できることは言うまでもない。なお、本発明の画像処理装置は、単一の装置のみならず、複数の装置によって分散して存在可能であることはいうまでもない。また、プリンタ等の印刷装置やデジタルスチルカメラ等の画像入力装置において本発明の画像処理方法を実現するようにしてもよい。

以下、下記の順序に従って本発明の実施形態を説明する。
１．画像処理装置の構成：
２．画像処理：
３．印刷処理：
４．変形例：
４−１．変形例１：
４−２．変形例２：

１．画像処理装置の構成
図１は、本発明の一実施形態にかかる画像処理装置を具体的に実現するコンピュータの構成を示している。同図において、コンピュータ１０はＣＰＵ１１とＲＡＭ１２とＲＯＭ１３とハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１４と汎用インターフェイス（ＧＩＦ）１５とビデオインターフェイス（ＶＩＦ）１６と入力インターフェイス（ＩＩＦ）１７とバス１８とから構成されている。バス１８は、コンピュータ１０を構成する各要素１１〜１７の間でのデータ通信を実現するものであり、図示しないチップセット等によって通信が制御されている。ＨＤＤ１４には、オペレーティングシステム（ＯＳ）を含む各種プログラムを実行するためのプログラムデータ１４ａが記憶されており、当該プログラムデータ１４ａをＲＡＭ１２に展開しながらＣＰＵ１１が当該プログラムデータ１４ａに準じた演算を実行する。

また、ＨＤＤ１４には、デジタルスチルカメラ（ＤＳＣ）３０やフィルムスキャナ３５によって画像入力されたＲＡＷデータ１４ｂが記憶されている。ＧＩＦ１５は、例えばＵＳＢ規格に準じたインターフェイスを提供するものであり、外部のプリンタ２０をコンピュータ１０に接続させている。ＶＩＦ１６はコンピュータ１０を外部のディスプレイ４０に接続し、ディスプレイ４０に画像を表示するためのインターフェイスを提供する。ＩＩＦ１７はコンピュータ１０を外部のキーボード５０ａとマウス５０ｂに接続し、キーボード５０ａとマウス５０ｂからの入力信号をコンピュータ１０が取得するためのインターフェイスを提供する。

図２は、コンピュータ１０において実行されるプログラムのソフトウェア構成を示している。同図において、オペレーティングシステム（ＯＳ）ＰＧ１と画像処理アプリケーションＰＧ２とプリンタドライバＰＧ３が実行されている。画像処理アプリケーションＰＧ２は、デコード部ＰＧ２ａと画素補間部ＰＧ２ｂと補正部ＰＧ２ｃと階調再現部ＰＧ２ｄとデータ整形部ＰＧ２ｅと顔検出部Ｐ２ｆと補正パラメータ設定部Ｐ２ｇとから構成されている。画像処理アプリケーションＰＧ２を構成する各モジュールＰＧ２ａ〜ＰＧ２ｇが実行する処理の詳細については後述する画像処理の流れとともに説明する。

２．画像処理
図３は、画像処理の全体の流れを示している。同図においては、いわゆるＲＡＷ現像の流れが示されており、本実施形態ではＲＡＷ現像の過程でＲＡＷデータ１４ｂが示す画像に対する補正処理を実行する。本実施形態では、ＤＳＣ３０にて撮影されたＲＡＷデータ１４ｂを現像する処理を例示する。ステップＳ１００において、デコード部ＰＧ２ａがＲＡＷデータ１４ｂを取得するとともに、当該ＲＡＷデータ１４ｂをデコードする。ＲＡＷデータ１４ｂのデータ構造は、撮影したＤＳＣ３０の機種やメーカーによって異なっているため、ＲＡＷデータ１４ｂのヘッダ等に格納された添付情報ＨＤを解析し、ＲＡＷデータ１４ｂの本体部を抽出する。ＲＡＷデータ１４ｂの添付情報ＨＤには、ＲＡＷデータ１４ｂを撮影したＤＳＣ３０の機種の情報や、撮影に関する情報が含まれる。ＲＡＷデータ１４ｂの本体部とは、ＤＳＣ３０が備える撮像素子が撮影時に受光した受光量（本発明の入力情報）を各撮像素子ごとに特定したデータであり、本実施形態では受光量が１２ビットの階調数で表現されているものとする。受光量は、撮像素子が撮影時に受光した受光量に線形的に対応しており、受光量が大きいほど階調が大きくなる。

図４は、撮像素子の配列（一部）の一例を模式的に示している。本例における撮像素子ｅは単板上において、正方行列状に配列されており、それぞれＲＧＢいずれかのカラーフィルタｆｒ，ｆｇ，ｆｂを有している。カラーフィルタｆｒ，ｆｇ，ｆｂは、ＲＧＢ各チャネルに対応した波長域の光のみを透過させるため、各撮像素子ｅにおいては、ＲＧＢ各チャネルに対応した波長域の受光量が取得されることとなる。カラーフィルタｆｒ，ｆｇ，ｆｂは２×２の撮像素子ｅのブロック単位で一様な配列となっており、各ブロック内では対角方向の２個の撮像素子ｅにカラーフィルタｆｇが配置され、残りの対角方向の２個の撮像素子ｅにカラーフィルタｆｒ，ｆｂがそれぞれ配置されている。なお、以上説明した撮像素子ｅの配列は一例であり、例えばハニカム状に配列された撮像素子ｅから得られたＲＡＷデータ１４ｂについても本発明を適用することができる。なお、フィルムスキャナ３５にて入力されたＲＡＷデータ１４ｂの場合、フィルムスキャナ３５が有する撮像素子（多くの場合、ラインセンサ。）の配列に応じた補間が必要であるとともに、ネガフィルムの場合にはネガポジ変換を行う必要がある。ＲＡＷデータ１４ｂの本体部分においては、撮像素子ｅの位置とＲＧＢチャネルのいずれかを特定する情報と受光量とが対応付けられた情報が各撮像素子ｅについて格納されている。また、ＲＡＷデータ１４ｂの本体部が可逆圧縮されているもあり、そのような場合には、デコード部ＰＧ２ａが圧縮された本体部を展開する。

ステップＳ１１０においては、画素補間部ＰＧ２ｂが画素補間処理を実行する。上述したとおり、各ブロック内では対角方向の２個の撮像素子ｅにカラーフィルタｆｇが配置され、残りの対角方向の２個の撮像素子ｅにカラーフィルタｆｒ，ｆｂがそれぞれ配置されているため、各撮像素子ｅがＲＧＢ各チャネルの受光量を有しているわけではない。すなわち、各撮像素子ｅをそれぞれ画素と表現すると、各画素においてはＲＧＢいずれか２チャネルの受光量が欠損していることとなる。例えば、カラーフィルタｆｇが適用された撮像素子ｅに対応する画素においては、ＧＢチャネルの受光量が欠損していることとなる。

そこで、ステップＳ１１０では、周囲の画素が有する同一チャネルの受光量に基づいて欠損した受光量を補間する処理を実行する。なお、撮像素子ｅの配列は、ＲＡＷデータ１４ｂに添付された添付情報ＨＤに基づいて特定することができる。以上によって、各撮像素子ｅに対応する各画素がＲＧＢチャネルの受光量（以下、各チャネルの受光量をｒｇｂと表記する。）を有する中間データＭＤが生成される。ステップＳ１２０においては、生成された中間データＭＤに対して補正部ＰＧ２ｃがオプティカルブラック補正を実行する。オプティカルブラック補正においては、各画素の受光量ｒｇｂから暗電流に相当する量の階調を差し引くことにより、暗電流の影響を受けない中間データＭＤに補正する。ステップＳ１３０においては、生成された中間データＭＤに対して顔検出部Ｐ２ｆが顔検出を実行させる。

図５は、ステップＳ１３０における顔検出処理を模式的に示している。同図において、中間データＭＤを画素間引きすることにより３２０画素×２４０画素のサイズの輝度の作業画像データＷＤが生成されており、当該作業画像データＷＤにおいて検出窓ＳＷが設定されている様子を示されている。この検出窓ＳＷのサイズと位置と角度は順次シフトされていき、シフトされるごとに検出窓ＳＷの内側の画像に顔が存在するか否かを判定していく。この判定においては、検出窓ＳＷの内側の画像と、予め用意された顔を含む学習用の画像とが類似するか否かを判定し、類似する場合には顔が存在すると判定する。例えば、ニューラルネットワーク等によって類似するか否かを判定することができる。顔が存在すると判定されたときの検出窓ＳＷの位置とサイズと角度によって、中間データＭＤが示す画像に存在する顔の大きさと位置と角度を検出することができる。

ステップＳ１４０においては、補正パラメータ設定部Ｐ２ｇが顔検出の結果を取得し、当該結果に基づいて補正パラメータを設定する。ここでは、上述した作業画像データＷＤをサンプリングした結果およびＲＡＷデータ１４ｂに添付された添付情報ＨＤに基づいて補正パラメータを設定する。まず、作業画像データＷＤの各画素のＲＧＢの受光量ｒｇｂに基づいて輝度を算出し、当該輝度のヒストグラムに基づいて明度補正の補正パラメータＰ_brを設定する。なお、ＲＡＷデータ１４ｂに添付された露出に関する添付情報ＨＤに基づいて補正パラメータＰ_brを修正してもよい。作業画像データＷＤの各画素のＲＧＢのヒストグラムに比較することにより、ＲＧＢの受光量ｒｇｂのバランスを評価し、バランス補正パラメータＰ_cbを設定する。ここでも、ＲＡＷデータ１４ｂに添付されたホワイトバランスを指定する添付情報ＨＤに基づいて補正パラメータＰ_cbを修正してもよい。次に、作業画像データＷＤにおいて検出された顔の部分をサンプリングした結果およびＲＡＷデータ１４ｂに添付された添付情報ＨＤに基づいて肌色補正の補正パラメータＰ_scを設定する。

図６は、肌色補正の補正パラメータＰ_scを設定する様子を模式的に示している。同図において、受光量ｒｇｂの各軸で規定される色空間が示されており、当該色空間において人間の肌色が取り得る色域Ａを示している。顔が存在すると判定された検出窓ＳＷに属する画素のうち、受光量ｒｇｂの組み合わせが色域Ａに属する画素を抽出し、当該画素の受光量ｒｇｂの平均値ｒ_aｇ_aｂ_aを算出する。一方、色域Ａにおいては肌色として好ましい色を示す受光量ｒｇｂに対応するターゲット値ｒ_tｇ_tｂ_tが示されており、ターゲット値ｒ_tｇ_tｂ_tから平均値ｒ_aｇ_aｂ_aを引くことにより、偏差のベクトルｒ_dfｇ_dfｂ_dfを補正パラメータＰ_scとして算出する。以上のようにして、各補正パラメータＰ_br，Ｐ_cb，Ｐ_scが設定できると、ステップＳ１５０において、補正部ＰＧ２ｃが各補正パラメータＰ_br，Ｐ_cb，Ｐ_scに基づいて中間データＭＤを補正する。

図７は、ステップＳ１５０における補正の様子を模式的に示している。同図においては、受光量ｒｇｂの各チャネルについてのトーンカーブＴＣｒ，ＴＣｇ，ＴＣｂが示されており、補正部ＰＧ２ｃはトーンカーブを補正パラメータＰ_br，Ｐ_cbに基づいて作成する。なお、同図の横軸が受光量ｒｇｂの入力値を表し、縦軸が受光量ｒｇｂの出力値（補正後の値）を表している。例えば、上述したサンプリングにおいて全体的に暗めであると判断された場合、輝度を増加すべき旨の補正パラメータＰ_brが設定され、受光量ｒｇｂを一様に上方修正するようなトーンカーブＴＣｒ，ＴＣｇ，ＴＣｂが作成される。逆に、上述したサンプリングにおいて全体的に明るめであると判断された場合、輝度を減少すべき旨の補正パラメータＰ_brが設定され、受光量ｒｇｂを一様に下方修正するようなトーンカーブＴＣｒ，ＴＣｇ，ＴＣｂが作成される。

例えば、全階調域の１／４の階調における受光量ｒ_1/4ｇ_1/4ｂ_1/4を補正パラメータＰ_brによって指定し、指定された受光量ｒ_1/4ｇ_1/4ｂ_1/4を通過するスプライン曲線によってトーンカーブＴＣｒ，ＴＣｇ，ＴＣｂを作成してもよい。次に、バランス補正の補正パラメータＰ_cbに基づいてＲＧＢ各チャネルのトーンカーブＴＣｒ，ＴＣｇ，ＴＣｂのバランスを調整する。例えば、上述したサンプリングによって青かぶりと判断された場合、補正パラメータＰ_cbに基づいて他のＲＧチャネルはトーンカーブＴＣｒ，ＴＣｇ調整せず、ＢチャネルのトーンカーブＴＣｂを下方修正する。

以上のようにしてトーンカーブＴＣｒ，ＴＣｇ，ＴＣｂが作成できると、中間データＭＤの画素のうち、ステップＳ１３０にて検出された顔の肌色画素以外の画素の受光量ｒｇｂに対してトーンカーブＴＣｒ，ＴＣｇ，ＴＣｂを適用する。これにより、中間データＭＤ全体の明るさやカラーバランス・ホワイトバランスを最適化することができる。なお、ステップＳ１４０では作業画像データＷＤにおいて顔の肌色画素を特定しているため、作業画像データＷＤにおける肌色画素の位置を中間データＭＤにおける画素の位置に換算することにより、中間データＭＤにおける肌色画素を特定することができる。

次に、補正部ＰＧ２ｃは、中間データＭＤにおける肌色画素の色を肌色補正の補正パラメータＰ_scに基づいて補正する。ここでは、補正パラメータＰ_scとしての偏差のベクトルｒ_dfｇ_dfｂ_dfを各肌色画素の受光量ｒｇｂに加算する。これにより、各肌色画素の受光量ｒｇｂが上述したターゲット値ｒ_tｇ_tｂ_tに近づくように補正されることとなる。すなわち、各肌色画素の受光量ｒｇｂが理想的な肌色に近い色を示すように補正されることとなる。なお、ターゲット値ｒ_tｇ_tｂ_tは、明るさおよびバランスの面でも理想的な値とされているため、偏差のベクトルｒ_dfｇ_dfｂ_dfを加算することにより、明るさとバランスも同時に理想的とすることができる。従って、逆光で撮影された暗めの顔であっても、理想的な明るさの肌色に補正することができる。同様に、肌色についての色かぶりも解消することができる。

以上の補正が完了すると、ステップＳ１６０において階調再現部ＰＧ２ｄが補正後の受光量ｒｇｂに対して階調再現トーンカーブＧＴＣを適用する。階調再現トーンカーブＧＴＣは、撮像素子ｅが入力した受光量ｒｇｂの特性を、人間の知覚特性に適合させるための非線形変換を行うものであり、例えばＳ字カーブやガンマカーブが適用される。また、ＲＡＷデータ１４ｂを変換する色空間が指定する階調再現トーンカーブＧＴＣを適用してもよい。本実施形態では、変換先の色空間がｓＲＧＢ色空間であり、γ＝２．２の階調再現トーンカーブＧＴＣが適用されるものとする。これにより、受光量ｒｇｂがｓＲＧＢ色空間における色彩値に変換されることとなる。ステップＳ１７０においては、データ整形部ＰＧ２ｅが中間データＭＤを所定の形式に整形する。具体的には、中間データＭＤの各画素が有する色彩値のビット深さを調整したり、ＹＣｂＣｒ変換やＪＰＥＧ圧縮などを行う。また、ＲＡＷデータ１４ｂの添付情報ＨＤやサムネイルを圧縮されたＪＰＥＧデータに添付する。本実施形態では、ＥＸＩＦ形式の画像データ１４ｃを生成し、当該画像データ１４ｃをＨＤＤ１４に記憶させる。

以上説明したように、本実施形態ではステップＳ１５０，Ｓ１６０における非線形変換を実施する前の段階において、補正パラメータＰ_br，Ｐ_cb，Ｐ_scを設定することとしている（ステップＳ１４０）。そのため、線形特性を維持したままの受光量ｒｇｂに基づいて補正パラメータＰ_br，Ｐ_cb，Ｐ_scを設定することができる。特に、肌色画素の特定や、肌色画素の色の特定において、非線形変換に起因する色のねじれの影響を受けることが防止できるため、適正な補正パラメータＰ_scを設定することができ、高精度な補正を実現することができる。

３．印刷処理
印刷処理においては、プリンタドライバＰＧ３が画像データ１４ｃをＨＤＤ１４から取得し、圧縮されているＪＰＥＧデータを展開する。そして、プリンタドライバＰＧ３は、画像データ１４ｃに対して解像度変換処理と色変換処理とハーフトーン処理とラスタライズ処理を順次実行させ、プリンタ２０に画像データ１４ｃに対応する画像の印刷を実行させる。本実施形態のプリンタ２０は、ＣＭＹＫインクを使用するインクジェットプリンタであり、ｓＲＧＢ空間とＣＭＹＫインク量空間との対応関係を規定した色変換プロファイル１４ｄを参照して色変換を実行する。ＲＡＷデータ１４ｂを現像する際に補正をしておけば、プリンタドライバＰＧ３が特に補正を行わなくても、好ましい画像を印刷することができる。

４−１．変形例１
上述した実施形態では、画素補間後の中間データＭＤに基づいて顔検出（ステップＳ１３０）と補正パラメータの設定（ステップＳ１４０）を実行することとしたが、顔検出を画素補間前のＲＡＷデータ１４ｂの本体部に対して実行するようにしてもよい。例えば、画素補間前のＧチャネルの受光量ｇのみに基づいて作業画像データＷＤを形成し、当該作業画像データＷＤに基づいて顔検出を行ってもよい。

図８は、画素補間前のＧチャネルの受光量ｇに基づいて作業画像データＷＤを形成する様子を示している。同図において、各ブロックの右上の撮像素子ｅから得られる受光量ｇを抽出することにより、撮像素子ｅの個数の１／４の画素数の作業画像データＷＤを形成している。作業画像データＷＤにおいて、顔の位置と大きさと角度が特定できれば、別途作成した中間データＭＤ（または中間データＭＤをサイズ変換した画像データ）において顔が存在する位置と大きさと角度を特定することができる。従って、上述したサンプリングと同様の処理を行って補正パラメータＰ_scを設定することができる。

４−２．変形例２
図９は、本発明の一実施形態にかかるプリンタ１１０の構成を示している。同図において、プリンタ１１０はＣＰＵ１２１とＲＡＭ１１２とＲＯＭ１１３とメモリカードスロット１１４と印刷ユニット１１５とバス１１８とから構成されている。ＲＯＭ１１３には、上述した画像処理および印刷処理と同様の処理を実行するためのプログラムデータ１１３ａが記憶されている。また、メモリカードスロット１１４にはＲＡＷデータ１１４ｂが記憶されている。すなわち、上述した実施形態では、画像処理および印刷処理をコンピュータ１０が実行したが、同様の処理をスタンドアロンのプリンタ１１０において実行するようにしてもよい。なお、プリンタ１１０の場合、現像した画像データをそのまま印刷すればよいため、ステップＳ１６０にてｓＲＧＢ値が得られたら、変換プロファイル１１３ｄを参照して、対応するＣＭＹＫインク量を取得すればよい。

なお、以上においては、本発明の画像処理方法が、コンピュータやプリンタ上で実行されるものを例示したが、例えばデジタルスチルカメラやスキャナ等の画像機器にて実行されてもよい。さらに、フォトビューワのようにディスプレイ上に現像結果を出力する装置においても本発明を実現することができる。また、デジタルスチルカメラにて本発明の画像処理方法を行えば、理想的な肌色の顔画像となった撮影結果を現像することができる。

画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 画像処理装置のソフトウェア構成を示すブロック図である。 画像処理の流れを示すフローチャートである。 撮像素子の配列の一例を示す図である。 顔検出処理の様子を示す図である。 肌色補正の補正パラメータを設定する様子を示す図である。 補正の様子を示す図である。 変形例にかかる作業画像データを作成する様子を示す図である。 変形例にかかるプリンタのハードウェア構成を示すブロック図である。

符号の説明

１０…コンピュータ、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＡＭ、１３…ＲＯＭ、１４…ＨＤＤ、１４ａ…プログラムデータ、１４ｂ…ＲＡＷデータ、１４ｃ…画像データ、１４ｄ…色変換プロファイル、１５…ＧＩＦ、１６…ＶＩＦ、１７…ＩＩＦ、１８…バス、２０…プリンタ、３０…ＤＳＣ、３５…フィルムスキャナ、４０…ディスプレイ、５０ａ…キーボード、５０ｂ…マウス、ＰＧ１…ＯＳ、ＰＧ２…画像処理アプリケーション、ＰＧ２ａ…デコード部、ＰＧ２ｂ…画素補間部、ＰＧ２ｃ…補正部、ＰＧ２ｄ…階調再現部、ＰＧ２ｅ…データ整形部、ＰＧ２ｆ…顔検出部、ＰＧ２ｇ…補正パラメータ設定部、ＰＧ３…プリンタドライバ。

Claims (7)

1. 複数の撮像素子が入力した複数の入力情報から構成されるＲＡＷデータが示す画像を補正する画像処理方法であって、
   前記ＲＡＷデータに対して顔検出を行い、
   検出された顔の前記入力情報であって、非線形変換を実行する前の前記入力情報に基づいて補正パラメータを設定し、
   前記補正パラメータに基づいて前記入力情報を補正することを特徴とする画像処理方法。
2. 前記撮像素子の配列に基づいて前記入力情報の補間を行った後、かつ、前記入力情報に対して非線形変換を実行する前の前記入力情報に基づいて補正パラメータを設定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記撮像素子の配列に基づいて前記入力情報の補間を行った後、かつ、前記入力情報に対して非線形変換を実行する前の前記ＲＡＷデータに対して前記顔検出を行うことを特徴とする請求項１または請求項２のいずれかに記載の画像処理方法。
4. 前記撮像素子の配列に基づいて前記入力情報の補間を行う前、かつ、前記入力情報に対して非線形変換を実行する前の前記ＲＡＷデータに対して前記顔検出を行うことを特徴とする請求項１または請求項２のいずれかに記載の画像処理方法。
5. 複数の撮像素子が入力した複数の入力情報から構成されるＲＡＷデータが示す画像を補正する画像処理装置であって、
   前記ＲＡＷデータに対して顔検出を行う顔検出手段と、
   検出された顔の前記入力情報であって、非線形変換処理を実行する前の前記入力情報に基づいて補正パラメータを設定するパラメータ設定手段と、
   前記補正パラメータに基づいて前記入力情報を補正する補正手段とを具備することを特徴とする画像処理装置。
6. 複数の撮像素子が入力した複数の入力情報から構成されるＲＡＷデータが示す画像を補正するための機能をコンピュータに実行させるコンピュータ読み取り可能な画像処理プログラムであって、
   前記ＲＡＷデータに対して顔検出を行う顔検出機能と、
   検出された顔の前記入力情報であって、非線形変換処理を実行する前の前記入力情報に基づいて補正パラメータを設定するパラメータ設定機能と、
   前記補正パラメータに基づいて前記入力情報を補正する補正機能とをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可能な画像処理プログラム。
7. 複数の撮像素子が入力した複数の入力情報から構成されるＲＡＷデータが示す画像を印刷する印刷装置であって、
   前記ＲＡＷデータに対して顔検出を行う顔検出手段と、
   検出された顔の前記入力情報であって、非線形変換処理を実行する前の前記入力情報に基づいて補正パラメータを設定するパラメータ設定手段と、
   前記補正パラメータに基づいて前記入力情報を補正する補正手段と、
   前記撮像素子の配列に基づいて前記入力情報の補間を行うことにより前記画像を生成する画像生成手段と、
   当該画像に基づいて印刷を実行させる印刷手段とを具備することを特徴とする印刷装置。

Images