JP2015232746A

JP2015232746A - 皺検出装置および皺検出方法

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Publication number: JP2015232746A
Application number: JP2014118506A
Authority: JP
Inventors: 智史山梨; Tomohito Yamanashi; 秀和荒木; Hidekazu Araki
Original assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Current assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date: 2014-06-09
Filing date: 2014-06-09
Publication date: 2015-12-24
Also published as: EP2955693B1; EP2955693A1; US9782119B2; CN105310690A; US20150351682A1

Abstract

【課題】より低い処理負荷で高精度な皺検出を行うことができる皺検出装置を提供すること。
【解決手段】皺検出装置１００は、画像に含まれる肌の皺領域を検出する装置であって、画像の各部分について、画像における画素値の変化の度合いを示す勾配値を第１の閾値と比較する第１の閾値処理を行うことにより、画像に含まれるエッジ領域を検出する第１の閾値処理部２２１と、画像の各部分について、勾配値を第２の閾値と比較する第２の閾値処理を行うことにより、画像に含まれるエッジ領域を検出する第２の閾値処理部２２２と、第１の閾値処理により検出された第１のエッジ領域と、第２の閾値処理により検出された第２のエッジ領域と、が重複する重複領域に基づいて皺領域を判定するエッジ選択処理部２２３と、を有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像に含まれる肌の皺領域を検出する皺検出装置および皺検出方法に関する。

顔を撮影した画像から肌の皺領域を検出することが、従来行われている。ここで、皺領域とは、画像に映し出された、皺の部分の線状の画像領域である。

しかしながら、照明の影響等によって、皺領域が検出されなかったり、皺ではない部分が皺領域として検出されてしまうことがある。そこで、画像からの皺領域の検出（以下「皺検出」という）の精度を向上させる技術が、例えば特許文献１に記載されている。

特許文献１に記載の技術（以下「従来技術」という）は、エッジ検出フィルタを用いて、画像の各部分の勾配値を算出し、各勾配値を閾値と比較することにより、画像から線要素を取得する。ここで、勾配値とは、画像における画素値の変化の度合いを示す値である。そして、従来技術は、取得した線要素に隣接する部分について、各勾配値をより低い閾値と比較する処理を繰り返すことにより、線要素の領域を伸張させていく。

閾値が高いほど、シミ等の皺以外の要素が検出されてしまうこと（以下「誤検出」という）の可能性は低減される。一方、閾値が低いほど、実際に存在する皺が検出されないこと（以下「検出漏れ」という）の可能性は低減される。したがって、従来技術によれば、誤検出および検出漏れの両方を低減することができ、皺検出を高精度に行うことができる。

特開平８−１２３９６７号公報特開２０１１−８６４３号公報特開２０１１−１１５４６０号公報

しかしながら、従来技術は、取得された線要素のそれぞれについて、閾値を切り替えて近傍を探索する処理を繰り返す必要があるため、高い処理負荷を要する。例えば、顔を撮影した動画に追従して皺検出を行う場合や、演算能力やバッテリー駆動の携帯型情報処理端末で皺検出を行う場合を考慮すると、高精度な皺検出を、できるだけ低い処理負荷で実現できることが望まれる。

本発明の目的は、より低い処理負荷で高精度な皺検出を行うことができる皺検出装置および皺検出方法を提供することである。

本開示の皺検出装置は、画像に含まれる肌の皺領域を検出する皺検出装置であって、前記画像の各部分について、前記画像における画素値の変化の度合いを示す勾配値を第１の閾値と比較する第１の閾値処理を行うことにより、前記画像に含まれるエッジ領域を検出する第１の閾値処理部と、前記画像の各部分について、前記勾配値を第２の閾値と比較する第２の閾値処理を行うことにより、前記画像に含まれるエッジ領域を検出する第２の閾値処理部と、前記第１の閾値処理により検出された第１のエッジ領域と、前記第２の閾値処理により検出された第２のエッジ領域と、が重複する重複領域に基づいて前記皺領域を判定するエッジ選択処理部と、を有する。

本開示の皺検出方法は、画像に含まれる肌の皺領域を検出する皺検出方法であって、前記画像の各部分について、前記画像における画素値の変化の度合いを示す勾配値を第１の閾値と比較する第１の閾値処理を行うことにより、前記画像に含まれるエッジ領域を検出するステップと、前記画像の各部分について、前記勾配値を第２の閾値と比較する第２の閾値処理を行うことにより、前記画像に含まれるエッジ領域を検出するステップと、前記第１の閾値処理により検出された第１のエッジ領域と、前記第２の閾値処理により検出された第２のエッジ領域と、が重複する重複領域に基づいて前記皺領域を判定するステップと、を有する。

本開示によれば、より低い処理負荷で高精度な皺検出を行うことができる。

本発明の実施の形態１に係る皺検出装置の構成の一例を示すブロック図本発明の実施の形態２に係る皺検出装置の構成の一例を示すブロック図本実施の形態２における肌状態検出部の構成の一例を示すブロック図本実施の形態２における皺領域の判定手法の一例を説明するための図本実施の形態２に係る皺検出装置の動作の一例を示すフローチャート本実施の形態２における皺領域が抽出される様子の一例を示す図

以下、本発明の各実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

（実施の形態１）
本発明の実施の形態１は、本発明の基本的態様の一例である。

＜皺検出装置の構成＞
まず、本実施の形態に係る皺検出装置の構成について説明する。

図１は、本実施の形態に係る皺検出装置の構成の一例を示すブロック図である。

図１において、皺検出装置１００は、画像に含まれる肌の皺領域を検出する装置であり、第１の閾値処理部２２１、第２の閾値処理部２２２、およびエッジ選択処理部２２３を有する。

第１の閾値処理部２２１は、画像の各部分について、勾配値を第１の閾値と比較する第１の閾値処理を行うことにより、画像に含まれるエッジ領域を検出する。ここで、勾配値とは、画像における画素値の変化の度合いを示す値であり、より強いエッジ部分においてより高くなる値である。

第２の閾値処理部２２２は、画像の各部分について、勾配値を第２の閾値と比較する第２の閾値処理を行うことにより、画像に含まれるエッジ領域を検出する。

エッジ選択処理部２２３は、第１の閾値処理により検出された第１のエッジ領域と、第２の閾値処理により検出された第２のエッジ領域と、が重複する重複領域に基づいて皺領域を判定する。

皺検出装置１００は、図示しないが、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、制御プログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶媒体、およびＲＡＭ（Random Access Memory）等の作業用メモリを有する。この場合、皺検出装置１００の上記各部の機能は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。

重複領域は、真の皺領域の少なくとも一部である可能性が高い。したがって、重複領域に基づいて皺判定を行うことにより、皺判定の精度を向上させることができる。また、第１の閾値処理、第２の閾値処理、および重複領域に基づいて皺領域を判定する処理は、従来技術のように、閾値を切り替えながら線要素の近傍を探索する処理を繰り返す必要がない。したがって、本実施の形態に係る皺検出装置１００は、より低い処理負荷で高精度な皺検出を行うことができる。

（実施の形態２）
本発明の実施の形態２は、本発明を、顔の肌の皺領域を検出してユーザに提示する装置に適用した場合の、具体的態様の一例である。

図２は、本実施の形態に係る皺検出装置１００の構成の一例を示すブロック図である。

図２において、皺検出装置１００は、撮影部１１０、画像取得部１２０、顔部品取得部１３０、肌状態検出部１４０、画像生成部１５０、および表示部１６０を有する。

撮影部１１０は、例えば、レンズおよびカラー撮像素子を含むカメラであり、ユーザの顔の画像を撮影する。そして、撮影部１１０は、撮影された画像を、画像取得部１２０へ出力する。撮影部１１０の動作は、例えば、画像取得部１２０により制御される。

画像取得部１２０は、入力された画像を、輝度調整等の必要な画質処理を行って、顔部品検出部１３０および画像生成部１５０のそれぞれへ出力する。かかる画質処理としては、後述のエッジ検出処理の内容に適した処理が採用される。なお、以下の説明において、画像取得部１２０から出力される画像は、「撮影画像」という。

なお、撮影画像は、画像取得部１２０あるいは他の装置部において、左右方向に反転されてもよい。

顔部品検出部１３０は、撮影画像から、撮影画像における顔部品の位置を検出する。ここで、顔部品とは、目、鼻、頬等、顔を構成する各部であり、例えば、目頭等、顔の特徴点の位置によって定義することができる。顔部品検出部１３０は、例えば、パターンマッチング等の公知の画像特徴点検出手法を用いて、撮影画像から顔の特徴点を抽出することにより、顔部品の位置の検出を行う。そして、顔部品検出部１３０は、撮影画像と、検出された各顔部品の位置を示す顔部品位置情報とを、肌状態検出部１４０へ出力する。

肌状態検出部１４０は、撮影画像における皺領域を検出する。そして、肌状態検出部１４０は、検出した皺領域を示す皺領域情報を、画像生成部１５０へ出力する。

図３は、肌状態検出部１４０の構成の一例を示すブロック図である。

図３において、肌状態検出部１４０は、検出領域決定部２１０、皺検出部２２０、およびシミ検出部２３０を有する。

検出領域決定部２１０は、顔部品検出部１３０から入力された顔部品位置情報に基づいて、皺検出の対象となる検出領域を決定する。例えば、検出領域決定部２１０は、両目および鼻の位置等から、左目の下瞼から左頬までの領域と、右目の下瞼から右頬までの領域とを、検出領域として決定する。かかる領域は、一般的に、皺ができやすい領域である。そして、検出領域決定部２１０は、撮影画像と、決定された検出領域を示す検出領域情報とを、皺検出部２２０およびシミ検出部２３０へ出力する。

なお、検出領域決定部２１０は、睫毛、髪の毛、眼鏡の縁等が占める領域を、検出領域から除外することが望ましい。例えば、睫毛領域の除去は、特許文献２あるいは特許文献３に記載の技術等、公知の画像処理技術を用いることにより、行うことができる。

皺検出部２２０は、検出領域における皺領域を検出する。皺検出部２２０は、第１の閾値処理部２２１、第２の閾値処理部２２２、およびエッジ選択処理部２２３を有する。

第１の閾値処理部２２１は、入力された撮影画像のうち、少なくとも、入力された検出領域情報が示す検出領域に対して第１の閾値処理を行うことにより、撮影画像に含まれるエッジ領域を検出する。そして、第１の閾値処理部２２１は、撮影画像と、検出領域情報と、第１の閾値処理により検出されたエッジ領域（以下「第１のエッジ領域」という）を示す第１のエッジ領域情報とを、第２の閾値処理部２２２へ出力する。

ここで、第１の閾値処理とは、撮影画像の各部分について、勾配値を算出し、算出された勾配値を第１の閾値と比較する処理である。

各部分の勾配値は、画像における画素値の変化の度合いを示す値であり、例えば、検出領域の画像データに対して、公知のエッジ検出フィルタを適用して得られる値である。エッジ検出フィルタとしては、ガボールフィルタ、ラプラシアンフィルタ、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタ、Ｓｏｂｅｌフィルタ等を採用することができる。

画素値の変化の度合いが高いほど、対応する勾配値が高くなる場合、第１の閾値処理では、勾配値が第１の閾値以上となる領域が、第１のエッジ領域として検出される。すなわち、第１の閾値処理は、第１の閾値を用いたエッジ検出処理である。

第２の閾値処理部２２２は、入力された撮影画像のうち、少なくとも、入力された検出領域情報が示す検出領域に対して第２の閾値処理を行うことにより、撮影画像に含まれるエッジ領域を検出する。そして、第２の閾値処理部２２２は、第１のエッジ領域情報と、第２の閾値処理により検出されたエッジ領域（以下「第２のエッジ領域」という）を示す第２のエッジ領域情報とを、エッジ選択処理部２２３へ出力する。

ここで、第２の閾値処理とは、第１の閾値処理と同様の処理であって、第１の閾値ではなく第２の閾値を用いてエッジ領域を検出する処理である。すなわち、第２の閾値処理は、第２の閾値を用いたエッジ検出処理である。

ここで、第２の閾値に対応する画素値の変化の度合いは、第１の閾値に対応する画素値の変化の度合いよりも高いものとする。すなわち、第１のエッジ領域の方が、第２のエッジ領域に比べて、皺領域を取り逃している可能性が低い。そして、第２のエッジ領域の方が、第２のエッジ領域に比べて、毛穴の連なり、肌の光沢、シミ等の皺領域以外の領域（以下「ノイズ」という）を含んでいる可能性が低い。

なお、第１の閾値処理により検出されるエッジ領域は、離隔した複数の領域として検出され得る。以下の説明において、離隔した複数の領域のそれぞれを、「第１のエッジ領域」と称する。すなわち、１つの第１のエッジ領域とは、１つの連続する領域である。そして、第１の閾値処理により、複数の第１のエッジ領域が検出され得る。「第２のエッジ領域」についても同様である。

また、第１の閾値処理部２２１および第２の閾値処理部２２２の前段に、これらの装置部とは別に、撮影画像の各部の勾配値を算出する装置部を配置してもよい。

エッジ選択処理部２２３は、入力された第１のエッジ領域情報および第２のエッジ領域情報に基づいて、第１のエッジ領域と第２のエッジ領域とが重複する重複領域を取得する。なお、エッジ選択処理部２２３は、複数の重複領域を取得し得る。エッジ選択処理部２２３は、取得された重複領域に基づいて、皺領域を判定する。そして、エッジ選択処理部２２３は、判定された皺領域を示す皺領域情報を、画像生成部１５０（図２参照）へ出力する。皺領域の判定の詳細については、後述する。

シミ検出部２３０は、入力された撮影画像から、撮影画像に含まれる肌のシミ領域を検出する。例えば、シミ検出部２３０は、撮影画像のうち、少なくとも、入力された検出領域情報が示す検出領域に対して、ＲＧＢの各チャネルの信号を用いて、値が閾値以下である画素を抽出する処理を行うことにより、かかるシミ領域検出を行う。そして、シミ検出部２３０は、検出されたシミ領域を示すシミ領域情報を、画像生成部１５０（図２参照）へ出力する。

図２の画像生成部１５０は、入力された皺領域情報に基づいて、撮影画像における皺領域を示す皺画像を生成し、生成された皺画像を撮影画像に重畳した皺強調画像を生成する。皺画像は、例えば、皺領域を所定の色で塗り潰した、皺の線の位置を示す画像である。そして、画像生成部１５０は、生成された皺強調画像を、表示部１６０へ出力する。

なお、皺強調画像は、画像生成部１５０あるいは後段の表示部１６０において、左右方向に反転されてもよい。また、画像生成部１５０は、シミ領域情報に基づいて、撮影画像におけるシミ領域を示すシミ画像を生成し、生成された皺画像を皺強調画像に含めてもよい。

表示部１６０は、例えば液晶ディスプレイを含み、入力された皺強調画像を表示する。

また、皺検出装置１００は、図示しないが、例えば、ＣＰＵ、制御プログラムを格納したＲＯＭ等の記憶媒体、およびＲＡＭ等の作業用メモリを有する。この場合、皺検出装置１００の上記各部の機能は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。

このような構成を有する皺検出装置１００は、第１の閾値に基づく第１のエッジ領域と、第２の閾値に基づく第２のエッジ領域とが重複する重複領域に基づいて、皺判定を行い、判定結果をユーザに提示することができる。

＜皺領域の判定＞
ここで、エッジ選択処理部２２３における皺領域の判定手法とその意義について説明する。

図４は、皺領域の判定手法の一例を説明するための図である。

図４に示すように、撮影画像（検出領域）３０１に対する第１の閾値処理および第２の閾値処理により、複数の第１のエッジ領域３０２と、複数の第２のエッジ領域３０３とが検出されたとする。上述の通り、第１のエッジ領域３０２の方がエッジ検出の基準が低い。このため、第２のエッジ領域３０３に比べて、より多くの領域が、第１のエッジ領域３０２として検出される。

エッジ選択処理部２２３は、例えば、複数の第１のエッジ領域３０２のそれぞれにＡ０、Ａ１、・・・、Ａ５とラベルを付ける、ラベリング処理を行う。また、エッジ選択処理部２２３は、例えば、複数の第２のエッジ領域３０３のそれぞれにＢ０、Ｂ１、・・・、Ｂ７とラベルを付ける、ラベリング処理を行う。

第１のエッジ領域３０２には、より多くの皺領域が含まれる可能性が高いが、ノイズを含む可能性も高い。一方で、一まとまりの連続したエッジ領域である第１のエッジ領域３０２の少なくとも一部が真の皺領域である場合、当該第１のエッジ領域３０２の全体が真の皺領域である可能性は高い。

そして、第２のエッジ領域３０３には、ノイズが含まれる可能性が低い。このため、第２のエッジ領域３０３の全体が、真の皺領域である可能性は高い。

そこで、エッジ選択処理部２２３は、１つまたは複数の第１のエッジ領域３０２のうち、第２のエッジ領域３０３の少なくとも一部を含む第１のエッジ領域３０２を、皺領域として選択する。言い換えると、第１のエッジ領域３０２のうち、第１のエッジ領域３０２と第２のエッジ領域３０３とが重複する重複領域を含む第１のエッジ領域３０２を、皺領域として選択する。

具体的には、エッジ選択処理部２２３は、１つまたは複数の第１のエッジ領域３０２から、重複領域を含まない第１のエッジ領域３０２を削除して得られる領域を、皺領域３０４として抽出する。

図４に示す例では、Ａ０の第１のエッジ領域３０２は、Ｂ０〜Ｂ２の第２のエッジ領域３０３と重複している。Ａ２の第１のエッジ領域３０２は、Ｂ３〜Ｂ５の第２のエッジ領域３０３と重複している。Ａ３の第１のエッジ領域３０２は、Ｂ６、Ｂ７の第２のエッジ領域３０３と重複している。ところが、Ａ１、Ａ４、Ａ５の第１のエッジ領域３０２は、いずれの第２のエッジ領域３０３とも重複していない。したがって、Ａ０、Ａ２、Ａ３の第１のエッジ領域３０２のみが、皺領域３０４として抽出される。

このようにして皺領域３０４を抽出することにより、皺検出装置１００は、検出漏れおよび誤検出の両方を低減した状態で、皺検出を行うことができる。

＜皺検出装置の動作＞
次に、皺検出装置１００の動作について説明する。

図５は、皺検出装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ１１００において、画像取得部１２０は、撮影部１１０を用いて、ユーザの顔の撮影画像を取得する。

ステップＳ１２００において、顔部品検出部１３０は、撮影画像から、各顔部品の位置を検出する。

ステップＳ１３００において、検出領域決定部２１０は、顔部品の位置に基づいて、検出領域を決定する。検出領域は、上述の通り、例えば、左目の下瞼から左頬までの領域と、右目の下瞼から右頬までの領域である。

ステップＳ１４００において、第１の閾値処理部２２１は、検出領域に対して第１の閾値処理を行い、第１のエッジ領域を検出する。

ステップＳ１５００において、第２の閾値処理部２２２は、検出領域に対して第２の閾値処理を行い、第２のエッジ領域を検出する。なお、ステップＳ１４００の処理とステップＳ１５００の処理とは、逆の順序で行われてもよい。

ステップＳ１６００において、エッジ選択処理部２２３は、第１のエッジ領域と第２のエッジ領域との重複領域を判定する。具体的には、エッジ選択処理部２２３は、例えば、第１のエッジ領域の各画素について、当該画素が第２のエッジ領域を構成するか否かを判断する。

ステップＳ１７００において、エッジ選択処理部２２３は、重複領域を含む第１のエッジ領域を、皺領域と判定する。また、シミ検出部２３０は、シミ領域を検出する。

ステップＳ１８００において、画像生成部１５０は、皺強調画像を生成し、表示部１６０を用いて、皺強調画像を表示する。

図６は、皺領域が抽出される様子の一例を示す図である。

図６Ａに示すように、第１のエッジ領域３１１（濃い色で示す領域）には、第２のエッジ領域３１２（薄い色で示す領域）と重複しているものと、していないものとが存在する。第２のエッジ領域３１２と重複している第１のエッジ領域３１１は、真の皺領域である可能性が高く、第２のエッジ領域３１２と重複していない第１のエッジ領域３１１は、ノイズである可能性が高い。

したがって、図６Ｂに示すように、多数の第１のエッジ領域３１１から、第２のエッジ領域３１２と重複していない第１のエッジ領域３１１を除外した領域が、皺領域３１３と判定される。そして、図６Ｃに示すように、判定された皺領域３１３の画像３１４を撮影画像３１５に重畳した皺強調画像３１６が生成される。

なお、第２のエッジ領域を、画素の勾配値の閾値以外のパラメータ（例えばガボールフィルタの場合における波長等）を使って抽出した場合には、第１のエッジ領域と重複しない部分が存在し得る。このような場合、エッジ選択処理部２２３は、かかる部分についても、皺領域と判定してもよい。この場合、検出漏れを更に低減した状態で、皺検出を行うことができる。但し、上述のように、１つまたは複数の第１のエッジ領域から、重複領域を含まない第１のエッジ領域を削除して得られる領域を、皺領域とする処理の方が、処理負荷は低く抑えられる。

以上のような動作により、皺検出装置１００は、第１の閾値に基づく第１のエッジ領域と、第２の閾値に基づく第２のエッジ領域とが重複する重複領域に基づいて、皺判定を行い、判定結果をユーザに提示することができる。

なお、皺検出装置１００は、更に、上記第２のエッジ領域の抽出方法よりも厳しい方法を使用したエッジ検出処理を行い、得られた第３のエッジ領域を用いて、皺領域を増加あるいは削減してもよい。例えば、皺検出装置１００は、第３のエッジ領域が含まれない第１のエッジ領域については、皺領域ではないと判定し、第１のエッジ領域に含まれない第３のエッジ領域については、皺領域に追加する。

＜本実施の形態の効果＞
以上説明したように、本実施の形態に係る皺検出装置１００は、第１の閾値に基づく第１のエッジ領域と、第２の閾値に基づく第２のエッジ領域とが重複する重複領域に基づいて、皺判定を行う。

重複領域は、上述の通り、真の皺領域の少なくとも一部である可能性が高い。したがって、重複領域に基づいて皺判定を行うことにより、皺判定の精度を向上させることができる。また、本実施の形態に係る皺検出装置１００は、従来技術のように、閾値を切り替えながら線要素の近傍を探索する処理を繰り返す必要がない。したがって、本実施の形態に係る皺検出装置１００は、より低い処理負荷で高精度な皺検出を行うことができる。

＜本実施の形態の変形例＞
なお、重複領域に基づく皺領域の判定手法は、上述の例に限定されない。例えば、エッジ選択処理部２２３は、第２のエッジ領域のうち、第１のエッジ領域に少なくともその一部が含まれるもののみを選択し、選択された複数の第２のエッジ領域の間を補間して得られる領域を、皺領域と判定してもよい。

また、以上説明した実施の形態では、検出対象を肌の皺としたが、検出対象は、壁の傷、金属材料の表面のクラック、布の皺等、線状の溝の形状を有する他の状態であってもよい。

＜本開示のまとめ＞
本開示の皺検出装置は、画像に含まれる肌の皺領域を検出する皺検出装置であって、前記画像の各部分について、前記画像における画素値の変化の度合いを示す勾配値を第１の閾値と比較する第１の閾値処理を行うことにより、前記画像に含まれるエッジ領域を検出する第１の閾値処理部と、前記画像の各部分について、前記勾配値を第２の閾値と比較する第２の閾値処理を行うことにより、前記画像に含まれるエッジ領域を検出する第２の閾値処理部と、前記第１の閾値処理により検出された第１のエッジ領域と、前記第２の閾値処理により検出された第２のエッジ領域と、が重複する重複領域に基づいて前記皺領域を判定するエッジ選択処理部と、を有する。

なお、上記皺検出装置において、前記第２の閾値に対応する画素値の変化の度合いは、前記第１の閾値に対応する画素値の変化の度合いよりも高く、前記エッジ選択処理部は、前記第１のエッジ処理により得られた１つまたは複数の前記第１のエッジ領域のうち、前記重複領域を含む前記第１のエッジ領域を、前記皺領域として選択してもよい。

また、上記皺検出装置において、前記エッジ選択処理部は、前記１つまたは複数の前記第１のエッジ領域から、前記重複領域を含まない前記第１のエッジ領域を削除して得られる領域を、前記皺領域としてもよい。

また、上記皺検出装置は、前記画像を取得する画像取得部と、前記画像から、顔部品の位置を取得する顔部品取得部と、前記顔部品の位置に基づいて、前記画像のうち、前記第１の閾値処理および前記第２の閾値処理の対象となる検出領域を決定する検出領域決定部と、を有し、前記第１の閾値処理部および前記第２の閾値処理部は、前記画像から、少なくとも前記検出領域の各部の前記勾配値を算出してもよい。

また、上記皺検出装置は、前記画像を取得する画像取得部と、前記画像における前記皺領域を示す皺画像を生成し、生成された前記皺画像を前記画像に重畳した皺強調画像を生成する画像生成部と、前記皺強調画像を表示する表示部と、を有してもよい。

本発明は、より低い処理負荷で高精度な皺検出を行うことができる皺検出装置および皺検出方法として有用である。

１００皺検出装置
１１０撮影部
１２０画像取得部
１３０顔部品取得部
１４０肌状態検出部
１５０画像生成部
１６０表示部
２１０検出領域決定部
２２０皺検出部
２２１第１の閾値処理部
２２２第２の閾値処理部
２２３エッジ選択処理部
２３０シミ検出部

Claims

画像に含まれる肌の皺領域を検出する皺検出装置であって、
前記画像の各部分について、前記画像における画素値の変化の度合いを示す勾配値を第１の閾値と比較する第１の閾値処理を行うことにより、前記画像に含まれるエッジ領域を検出する第１の閾値処理部と、
前記画像の各部分について、前記勾配値を第２の閾値と比較する第２の閾値処理を行うことにより、前記画像に含まれるエッジ領域を検出する第２の閾値処理部と、
前記第１の閾値処理により検出された第１のエッジ領域と、前記第２の閾値処理により検出された第２のエッジ領域と、が重複する重複領域に基づいて前記皺領域を判定するエッジ選択処理部と、を有する、
皺検出装置。
前記第２の閾値に対応する画素値の変化の度合いは、前記第１の閾値に対応する画素値の変化の度合いよりも高く、
前記エッジ選択処理部は、
前記第１のエッジ処理により得られた１つまたは複数の前記第１のエッジ領域のうち、前記重複領域を含む前記第１のエッジ領域を、前記皺領域として選択する、
請求項１に記載の皺検出装置。
前記エッジ選択処理部は、
前記１つまたは複数の前記第１のエッジ領域から、前記重複領域を含まない前記第１のエッジ領域を削除して得られる領域を、前記皺領域とする、
請求項１に記載の皺検出装置。
前記画像を取得する画像取得部と、
前記画像から、顔部品の位置を取得する顔部品取得部と、
前記顔部品の位置に基づいて、前記画像のうち、前記第１の閾値処理および前記第２の閾値処理の対象となる検出領域を決定する検出領域決定部と、を有し、
前記第１の閾値処理部および前記第２の閾値処理部は、
前記画像から、少なくとも前記検出領域の各部の前記勾配値を算出する、
請求項１に記載の皺検出装置。
前記画像を取得する画像取得部と、
前記画像における前記皺領域を示す皺画像を生成し、生成された前記皺画像を前記画像に重畳した皺強調画像を生成する画像生成部と、
前記皺強調画像を表示する表示部と、を有する、
請求項１に記載の皺検出装置。
画像に含まれる肌の皺領域を検出する皺検出方法であって、
前記画像の各部分について、前記画像における画素値の変化の度合いを示す勾配値を第１の閾値と比較する第１の閾値処理を行うことにより、前記画像に含まれるエッジ領域を検出するステップと、
前記画像の各部分について、前記勾配値を第２の閾値と比較する第２の閾値処理を行うことにより、前記画像に含まれるエッジ領域を検出するステップと、
前記第１の閾値処理により検出された第１のエッジ領域と、前記第２の閾値処理により検出された第２のエッジ領域と、が重複する重複領域に基づいて前記皺領域を判定するステップと、を有する、
皺検出方法。