JP3733873B2 - 写真画像処理装置、方法及び写真処理装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、スキャナやディジタルカメラにより得られたディジタル画像データを、特にその主要被写体が適正な濃度になるように補正する技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
スキャナやディジタルカメラにより得られたディジタル画像をモニタやプリンタ等に出力する場合に、出力される画像（特に主要被写体）の濃度を適正な濃度とするために、濃度補正を可能にする機能を備えたものが知られている。
【０００３】
この濃度補正の方法として、ディジタル画像データのＲＧＢ各色について、全画像データの濃度の平均値を求め、この濃度平均値が予め設定された濃度基準値と一致するように、ＲＧＢ各色成分のヒストグラムを補正する方法が知られている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、明るい背景の下でフラッシュを用いずに主要被写体である人物を撮影した画像や、暗い背景の下でフラッシュを用いて主要被写体である人物を撮影した画像等の、画面全体での濃度分布に偏りがある画像を、上記方法により濃度補正した場合には、背景の影響を受けて主要被写体である人物の濃度が適正に補正されないという課題を有していた。
【０００５】
例えば、暗い背景の下でフラッシュを用いて人物を撮影した画像データは、濃度平均値が大きいため、この画像データを上記方法により濃度補正した場合には、全体の濃度を低くする濃度補正が行なわれるため、主要被写体である人物の濃度が低くなりすぎ、適正な濃度の出力画像が得られなかった。
【０００６】
本発明は上記課題に鑑みてなされたもので、画像中の主要被写体の濃度を適正に補正することが可能な写真画像処理方法及び装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の写真画像処理装置は、撮影された画像からＲＧＢの色成分に分離して得られたＲＧＢデータを画素毎に格納する画像記憶手段と、前記ＲＧＢデータから画素毎に色相を算出する色相算出手段と、前記ＲＧＢデータの中から肌色に相当する色相を有する画素を抽出する第１抽出手段と、前記第１抽出手段によって抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を、横軸をＲＧＢデータの値とし縦軸を画素数とするヒストグラムの、標準撮影された画像のＲＧＢデータの平均値を基準とする偏りとして表わす第１特徴量を算出する第１特徴量算出手段と、画像領域の中央部にある画素を抽出する第２抽出手段と、前記第２抽出手段によって抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を表わすべく、ＲＧＢデータの内、Ｒデータの平均値を第２特徴量として算出する第２特徴量を算出する第２特徴量算出手段と、複数の標準撮影された各画像のＲＧＢデータの第１特徴量の群と第２特徴量の群とをそれぞれ正規化して得られた平均値、標準偏差及び各特徴量と、これら正規化された２つの群にシュミットの直交化を施して得られた各特徴量及び直交化係数と、直交化された２つの群をそれぞれ再度正規化して得られた第１特徴量及び第２特徴量の分散とを用いて、前記第１特徴量算出手段及び第２特徴量算出手段で算出された第１特徴量及び前記第２特徴量である変数を正規化し、直交化し、さらに再度正規化した後、シュミット距離を求め、このシュミット距離から濃度補正量を算出する補正量算出手段と、前記濃度補正量を用いてＲＧＢデータの濃度補正を行なう濃度補正手段とを備えることを特徴としている。
【０００８】
また、請求項３に記載の写真画像処理方法は、撮影された画像からＲＧＢの色成分に分離して得られた、画素毎に記憶手段に格納されたＲＧＢデータから画素毎に色相を算出し、前記ＲＧＢデータの中から肌色に相当する色相を有する画素を抽出する第１抽出処理を行ない、前記第１抽出手段によって抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を、横軸をＲＧＢデータの値とし縦軸を画素数とするヒストグラムの、標準撮影された画像のＲＧＢデータの平均値を基準とする偏りとして表わす第１特徴量を算出し、画像領域の中央部にある画素を抽出する第２抽出処理を行ない、前記第２抽出手段によって抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を表わすべく、ＲＧＢデータの内、Ｒデータの平均値を第２特徴量として算出する第２特徴量を算出し、複数の標準撮影された各画像のＲＧＢデータの第１特徴量の群と第２特徴量の群とをそれぞれ正規化して得られた平均値、標準偏差及び各特徴量と 、これら正規化された２つの群にシュミットの直交化を施して得られた各特徴量及び直交化係数と、直交化された２つの群をそれぞれ再度正規化して得られた第１特徴量及び第２特徴量の分散とを用いて、前記第１特徴量算出手段及び第２特徴量算出手段で算出された第１特徴量及び前記第２特徴量である変数を正規化し、直交化し、さらに再度正規化した後、シュミット距離を求め、このシュミット距離から濃度補正量を算出し、この濃度補正量を用いてＲＧＢデータの濃度補正を行なうことを特徴としている。
【０００９】
上記の発明によれば、撮影された画像からＲＧＢの色成分に分離して得られたＲＧＢデータが画素毎に格納され、このＲＧＢデータから画素毎に色相が算出される。また、ＲＧＢデータの中から肌色に相当する色相を有する画素が第１抽出処理として抽出され、この第１抽出処理にて抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を、横軸をＲＧＢデータの値とし縦軸を画素数とするヒストグラムの、標準撮影された画像のＲＧＢデータの平均値を基準とする偏りとして表わす第１特徴量が算出される。また、ＲＧＢデータの中から画像領域の中央部にある画素が抽出され、抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を表わすべく、ＲＧＢデータの内、Ｒデータの平均値が第２特徴量として算出される。そして、複数の標準撮影された各画像のＲＧＢデータの第１特徴量の群と第２特徴量の群とをそれぞれ正規化して得られた平均値、標準偏差及び各特徴量と、これら正規化された２つの群にシュミットの直交化を施して得られた各特徴量及び直交化係数と、直交化された２つの群をそれぞれ再度正規化して得られた第１特徴量及び第２特徴量の分散とが用いられて、前記第１特徴量及び前記第２特徴量である変数が正規化され、直交化され、さらに再度正規化された後、シュミット距離が求められ、このシュミット距離から濃度補正量が算出される。この濃度補正量を用いてＲＧＢデータの濃度補正が行なわれる。このように、主要被写体である人物の肌色に相当する色相を有する画素のＲＧＢデータの特徴量と主要被写体である人物が含まれている可能性の高い画素のＲＧＢデータの特徴量とに基づいて濃度補正が行なわれることにより、主要被写体である人物の濃度が適正に補正される。また、ＲＧＢデータの内、Ｒデータの平均値が第２特徴量として算出されるため、主要被写体である人物が含まれている可能性の高い画素のＲＧＢデータの特徴量の算出が容易に行なわれる。また、シュミットの直交化法を用いることによって、第１特徴量と第２特徴量との濃度補正量への影響係数が的確に設定されると共に、標準撮影された画像のＲＧＢデータに基づいて前記影響係数が決定されるため、影響係数の設定のためにデータを収集する作業が容易となる。
【００１０】
請求項２に記載の写真画像処理装置は、前記濃度補正手段が、ＲＧＢデータに濃度補正量を加えることにより濃度補正を行なうことを特徴としている。上記の発明によれば、濃度補正手段によって、ＲＧＢデータに濃度補正量を加えることにより濃度補正が行なわれるため、容易に濃度補正が行なわれる。
【００１１】
請求項４に記載の写真処理装置は、請求項１又は２に記載の写真画像処理装置と、ＲＧＢデータを光信号に変換して印画紙を露光する画像露光ヘッドを含む画像露光装置とを備えたことを特徴としている。
【００１２】
上記の発明によれば、請求項１又は２に記載の写真画像処理装置と、ＲＧＢデータを光信号に変換して印画紙を露光する画像露光ヘッドを含む画像露光装置とを備えているため、主要被写体である人物の濃度が適正に補正される写真処理装置が実現される。
【００１３】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明に係る写真画像処理方法が適用される写真処理装置の概略構成を示す図である。この図において、写真処理装置は、ポジフィルムから画像を読み取ってメモリに記憶するＲＧＢデータ取込部１０と、ＲＧＢデータ取込部１０で取り込まれたＲＧＢデータに対して所定のデータ処理や画像編集を行なう画像データ処理部２０と、データ処理や画像編集したＲＧＢデータを光信号に変換して印画紙を露光する画像露光ヘッドを含む画像露光部３０と、露光された印画紙を現像する現像処理部４０と、現像され、乾燥された印画紙を１コマ毎にカットするカット部５０と、システム全体の動作を制御するシステムコントローラ６０とから構成されている。
【００１４】
ＲＧＢデータ取込部１０は、現像済みのフィルム１１の各コマを読み取り位置に移送するフィルム移送部１２と、フィルム１１の各コマの画像を読み取る画像読取部１３とから構成されている。
【００１５】
フィルム移送部１２は、巻取ローラ１２１と、巻取ローラ１２１を回転駆動する駆動モータ１２２と、駆動モータ１２２の駆動を制御するフィルム移送制御部１２３と、フィルム１１の下部に配設された光源用のランプ１２４と、ランプ１２４の発光量を制御するランプ制御部１２５等とから構成されており、フィルム移送制御部１２３からの制御信号に基づき駆動モータ１２２を回転させ、巻取ローラ１２１によりフィルム１１をコマ寸法分ずつ間欠的に移送し、各コマとランプ１２４とを順次対向させる。
【００１６】
画像読取部１３は、フィルムの各コマの画像を読み取るためにマトリクス状に配列されたＣＣＤ等からなる撮像素子１３１と、、撮像素子１３１による画像の読み取りを制御する読取制御部１３２と、フィルム１１の各コマの画像を撮像素子１３１の受光面に結像させるレンズ１３３と、フィルム１１とレンズ１３３との間に挿入され、フィルム１１の画像をＲ、Ｇ、Ｂの３色に分離する光学フィルタ１３４と、光学フィルタ１３４の位置を移動させるフィルタ駆動モータ１３５と、フィルタ駆動モータ１３５の駆動を制御するフィルタ送り制御部１３６と、撮像素子１３１で読み取った画像信号を取り込む記憶部１３７等とから構成されている。
【００１７】
記憶部１３７は、撮像素子１３１で読み取ったアナログの画像信号を、例えば１２ビットの階調レベルでデジタルのＲＧＢデータに変換するＡ／Ｄ変換器１３８と、Ａ／Ｄ変換器１３８から出力されるＲＧＢデータを記憶するＲＡＭ等からなる画像メモリ１３９とから構成されている。この画像メモリ１３９は、Ｒ、Ｇ、Ｂの３色分からなり、図略のアドレスコントローラにより指定されたアドレスに各コマのＲＧＢデータをＲ、Ｇ、Ｂの各色について、画素ごとにそれぞれ記憶する。例えば、各コマの画像を構成する画素数は６２９１４５６（３０７２×２０４８）である。
【００１８】
画像データ処理部２０は、露光すべき各コマの画像のレイアウト、プリント倍率等の編集情報その他の情報が収納されたテーブルメモリ２１と、テーブルメモリ２１の編集情報に基づき上記画像メモリ１３９に格納されているＲＧＢデータを読み出して所定の処理、例えばＲＧＢデータの圧縮、伸長処理ないしは割り付けのためのアドレス指定を行なうと共に、後述するフィルム特性変換部２２１とガンマ変換部２２２と画像処理部２２０と（図２）を有する処理部２２と、処理部２２での所定の処理に基づき露光すべきコマのＲＧＢデータをＲ、Ｇ、Ｂの各色毎に対応するメモリエリアに記憶する処理画像メモリ２３と、露光すべき画像の１ライン分のＲＧＢデータを一時記憶するラインバッファ２４等とから構成されている。
【００１９】
画像露光部３０は、後述する露光ヘッドを駆動する露光制御部３５、露光制御部３５により駆動される露光ヘッド３３と、ロールRに巻回されている長尺状のロール印画紙３１を露光ヘッド３３に移送する印画紙移送部３２とから構成されている。露光ヘッド部３３は、ＲＧＢデータを光信号に変換してロール印画紙３１上に出力するものである。露光ヘッド制御部３４は、露光ヘッド部３３の駆動を制御するものである。露光制御部３５は、ラインバッファ２４から送出されてきたＲ、Ｇ、Ｂの３色のＲＧＢデータに基づいて印画紙移送部３２と露光ヘッド制御部３４を同期制御し、ロール印画紙３１に各コマの画像がＲ、Ｇ、Ｂの各色毎に正確に露光されるように制御する。
【００２０】
現像処理部４０は、現像液の充填された液槽４１を備えており、露光ヘッド部３３で露光されたロール印画紙３１が液槽４１の下流側に配設された図略の露光済印画紙移送部により移送されて液槽４１内の現像液に浸漬されることにより、ロール印画紙３１への露光により形成された潜像を顕在化させる。
【００２１】
カット部５０は、現像処理部４０で現像され、その後に乾燥されたロール印画紙３１を幅方向にカットするカッター５１から構成されており、カッター５１の上流側に配設された図略の現像済印画紙移送部によりカット部５０に移送されたロール印画紙３１を１コマ単位に分割する。
【００２２】
システムコントローラ６０は、図略のＣＰＵや制御用のプログラムを記憶したＲＯＭ等を備えており、この制御プログラムに基づき各制御部に指令を与えて各制御部の動作を集中制御する。
【００２３】
図２は、本発明に係る写真画像処理方法が適用される処理部２２の要部構成図である。処理部２２は、画像メモリ１３９に格納された１２ビットのＲＧＢデータを読み出して、フィルム１１の特性に応じた画像の補正を行ない、例えば１６ビットのＲＧＢデータに変換するフィルム特性変換部２２１と、フィルム特性変換部２２１によって得られた１６ビットのＲＧＢデータに階調変換処理を施し、例えば８ビットのＲＧＢデータに変換するガンマ変換部２２２と、ガンマ変換部２２２に対して濃度補正量を与える画像処理部２２０とを備えている。なお、フィルム特性変換部２２１とガンマ変換部２２２と画像処理部２２０とによる処理は、処理部２２によりＲＧＢデータの圧縮、伸長処理ないしは割り付けのためのアドレス指定等の処理の前に実行されるようにしてある。
【００２４】
図３は、フィルム特性変換部２２１とガンマ変換部２２２との処理の概要を示すグラフである。（ａ）は、フィルム特性変換部２２１の処理の概要を示すグラフである。グラフの横軸は、フィルム特性変換部２２１への入力である１２ビットのＲＧＢデータの値であり、縦軸は、フィルム特性変換部２２１からの出力である１６ビットのＲＧＢデータの値である。例えば、１２ビットのＲＧＢデータの値がＸＡである場合には、フィルム特性変換部２２１によって値がＸＢである１６ビットのＲＧＢデータに変換される。
【００２５】
（ｂ）は、ガンマ変換部２２２の処理の概要を示すグラフである。グラフの横軸は、ガンマ変換部２２２への入力である１６ビットのＲＧＢデータの値であり、縦軸は、ガンマ変換部２２２からの出力である８ビットのＲＧＢデータの値である。例えば、１６ビットのＲＧＢデータの値がＸＢである場合には、ガンマ変換部２２２によって値がＸＣである８ビットのＲＧＢデータに変換される。上述のフィルム特性変換部２２１及びガンマ変換部２２２での処理は、例えば、テーブルルックアップ方式で行なわれる。
【００２６】
図４は、本発明の適用される画像処理部２２０の処理の概要を示すグラフである。グラフの横軸は、ガンマ変換部２２２への入力である１６ビットのＲＧＢデータの値であり、縦軸は、ガンマ変換部２２２からの出力である８ビットのＲＧＢデータの値である。標準曲線ＧＡは、濃度補正を行なわない場合の変換条件を決定する基準点ＣＡを中心とする曲線であって、画像処理部２２０によって標準曲線ＧＡが選択された場合には、１６ビットのＲＧＢデータの入力範囲ＲＩに対して、８ビットのＲＧＢデータの出力の範囲は、標準出力範囲ＲＯＡとなる。
【００２７】
低濃度曲線ＧＢは、濃度を低くする濃度補正を行なう場合の変換条件を決定する基準点ＣＢを中心とする曲線であって、画像処理部２２０によって低濃度曲線ＧＢが選択された場合には、１６ビットのＲＧＢデータの入力範囲ＲＩに対して、８ビットのＲＧＢデータの出力の範囲は、低濃度出力範囲ＲＯＢとなる。高濃度曲線ＧＣは、濃度を高くする濃度補正を行なう場合の変換条件を決定する基準点ＣＣを中心とする曲線であって、画像処理部２２０によって低濃度曲線ＧＣが選択された場合には、１６ビットのＲＧＢデータの入力範囲ＲＩに対して、８ビットのＲＧＢデータの出力の範囲は、低濃度出力範囲ＲＯＣとなる。なお、画像処理部２２０は、変換条件を決定する曲線の基準点の位置を与えることによって濃度補正を行なうものである。すなわち、標準曲線ＧＡの基準点ＣＡの座標値に後述する濃度補正量ΔＣを減算した値を座標値とする点を基準点とする濃度曲線を選択することによって濃度補正を行なうものである。上記処理によって、１６ビットのＲＧＢデータに濃度補正量ΔＣが加算されることになる。
【００２８】
図５は、本発明の画像処理部２２０のブロック図である。画像処理部２２０は、ＲＧＢデータから画素毎に色相を算出する色相算出部２２０１と、ＲＧＢデータの中から肌色に相当する色相を有する画素を抽出する第１抽出部２２０２と、第１抽出部２２０２によって抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を表わす第１特徴量を算出する第１特徴量算出部２２０３と、画像領域の中央部にある画素を抽出する第２抽出部２２０４と、第２抽出部２２０４によって抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を表わす第２特徴量を算出する第２特徴量算出部２２０５と、第１特徴量と第２特徴量とを用いて濃度補正量を算出する補正量算出部２２０６と、濃度補正量を用いてＲＧＢデータの濃度補正を行なう濃度補正部２２０７とを備えている。
【００２９】
色相算出部２２０１は、図４に示す標準曲線ＧＡを選択して（濃度補正を行なわずに）ガンマ変換部２２２から出力された８ビットのＲＧＢデータを、数１のマル１式を用いてＹ、Ｃ１、Ｃ２データに変換し、数１のマル２式を用いて色相Ｈｕｅを算出するものである。ここで、Ｙデータは輝度を表わすデータであって、Ｃ１、Ｃ２データは色を表わすデータである。
【００３０】
【数１】
【００３１】
第１抽出部２２０２は、色相算出部２２０１によって算出された色相Ｈｕｅの値が所定の範囲（ここでは、２７０°〜３６０°）である画素を抽出するものである。図６は、第１抽出部２２０２によって抽出される画素のＣ１、Ｃ２データの領域を示すグラフである。グラフの横軸は色Ｃ１の値であって、縦軸は色Ｃ２のデータである。ここでは、色相Ｈｕｅの値が２７０°〜３６０°の領域である第４象限ＳＣＡに、Ｃ１、Ｃ２データに対応する座標点が存在する画素が抽出される。すなわち、Ｃ１データの値が正で、Ｃ２データの値が負である画素が抽出される。
【００３２】
第１特徴量算出部２２０３は、第１抽出部２２０２によって抽出された画素に対応する１２ビットのＲＧＢデータ（画像メモリ１３９に格納されているＲＧＢデータ）について、横軸をＲＧＢデータの値として、縦軸を画素数とするヒストグラムの、標準撮影された画像のＲＧＢデータの平均値ＤＥＦＣを基準とする偏りを第１特徴量として算出するものである。
【００３３】
具体的には、まず、１２ビットのＲＧＢデータ値ｉ（０〜４０９５）と、ＲＧＢデータ値がｉである画素数ｈｉｓｔ［ｉ］と、標準撮影された画像のＲＧＢデータの平均値ＤＥＦＣ（例えば、１０００）とから、数２のマル１式によって定義される色毎のパラメータＰＡ１の値を求める。パラメータＰＡ１の値は、横軸をＲＧＢデータの値として、縦軸を画素数とするヒストグラムが、標準撮影された画像のＲＧＢデータの平均値ＤＥＦＣを基準として、離れている程度（乖離度という）を定量化したものである。なお、ここでは、数２のマル１式において、（ｉ−ＤＥＦＣ）の指数として、人間の視覚による差異の認識に近づけるために「２」を選択している。
【００３４】
つぎに、パラメータＰＡ１の値が最大となる色（すなわち、ヒストグラムの偏りの最も大きな色）について、数２のマル２式によって定義されるパラメータＰＡ２の値を求める。パラメータＰＡ２の値は、横軸をＲＧＢデータの値として、縦軸を画素数とするヒストグラムが、標準撮影された画像のＲＧＢデータの平均値ＤＥＦＣを基準として、離れている程度（乖離度）と離れている方向（乖離方向という）を定量化したものである。なお、パラメータＰＡ２は離隔方向を表わすパラメータとするために、数２のマル２式における（ｉ−ＤＥＦＣ）の指数は奇数である必要がある。ここでは、数２のマル１式において、（ｉ−ＤＥＦＣ）の指数として「２」を選択しているため、数２のマル２式における（ｉ−ＤＥＦＣ）の指数は「３」を選択している。そして、パラメータＰＡ１及びＰＡ２の値を用いて、数２のマル３式によって第１特徴量Ｔ１を算出する。すなわち、第１特徴量Ｔ１は、乖離度の最も大きい色成分の乖離方向と乖離度とを表わす特徴量である。
【００３５】
【数２】
【００３６】
第２抽出部２２０４は、主要被写体が画像領域の中央部にある場合が多いため、画像領域の中央部にある画素を抽出するものである。図７は、第２抽出部２２０４によって抽出される画素の範囲の一例を示す図である。ここでは、縦方向長さＭＨ及び横方向長さＭＬの画像領域ＡＧＡの画素（すなわち全画素）から、上端又は下端から所定の領域（例えば、距離ＭＨ／８の領域）と、左端又は右端から所定の領域（例えば、距離ＭＬ／８の領域）とを除く、図の斜線部の中央部領域ＳＧＡにある画素を第２抽出部２２０４によって抽出される画素として抽出する。
【００３７】
第２特徴量算出部２２０５は、第２抽出部２２０４によって抽出された画素に対応する１２ビットのＲＧＢデータ（画像メモリ１３９に格納されているＲＧＢデータ）について、主要被写体として想定している人物の肌の色に近いＲデータの平均値を、第２特徴量Ｔ２として算出するものである。
【００３８】
補正量算出部２２０６は、複数の標準撮影された各画像のＲＧＢデータの第１特徴量の群と第２特徴量の群とをそれぞれ正規化し、正規化された２つの群にシュミットの直交化を施し、直交化された２つの群をそれぞれ再度正規化することによって求められた係数と、前記第１特徴量及び前記第２特徴量からなる変数とにより定義される式によって濃度補正量を算出するものである。具体的な算出方法については、図１０のフローチャートを用いて後述する。
【００３９】
濃度補正部２２０７は、ＲＧＢデータに補正量算出部２２０６によって算出された濃度補正量を加えることにより濃度補正を行なうものである。具体的には、図４に示す、標準曲線ＧＡの基準点ＣＡの座標値に後述する濃度補正量ΔＣを減算した値を座標値とする点を基準点とする濃度曲線を選択することによって濃度補正を行なうものである。上記処理によって、１６ビットのＲＧＢデータに濃度補正量ΔＣが加算されることになる。
【００４０】
図８は、本発明の画像処理部２２０によって行なわれる処理の手順を示すフローチャートである。まず、色相算出部２２０１によって色相Ｈｕｅが計算される（ステップＳ１）。つぎに、第１抽出部２２０２によって肌色に相当する色相Ｈｕｅを有する画素が抽出される（ステップＳ３）。そして、第１特徴量算出部２２０３によって、第１抽出部２２０２により抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を表わす第１特徴量が算出される（ステップＳ５）。
【００４１】
ついで、第２抽出部２２０４によって、画像領域の中央部にある画素が抽出される（ステップＳ７）。そして、第２特徴量算出部２２０５によって、第２抽出部２２０４により抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を表わす第２特徴量が算出される（ステップＳ９）。つぎに、補正量算出部２２０６によって、第１特徴量算出部２２０３により算出された第１特徴量と、第２特徴量算出部２２０５により算出された第２特徴量とを用いて濃度補正量が算出される（ステップＳ１１）。ついで、濃度補正部２２０７によって、補正量算出部２２０６により算出された濃度補正量を用いてＲＧＢデータの濃度補正が行なわれる（ステップＳ１３）。
【００４２】
図９は、後述するシュミットの直交化を行なう対象である第１特徴量ＹＳ１の群と第２特徴量ＹＳ２の群とを示す図表である。ｎ組（ｎは少なくとも２以上であって、例えば２１２）の第１特徴量ＹＳ１と第２特徴量ＹＳ２とによって、上記シュミットの直交化を行なう対象である２つの群が構成されている。第ｊ組の第１特徴量ＹＳ１と第２特徴量ＹＳ２とを、それぞれＹＳ1j、ＹＳ2jと記述する。なお、ここでは、予めｎ組の第１特徴量ＹＳ１と第２特徴量ＹＳ２とが求められて記憶手段に格納されているものとする。また、上記ｎ組の第１特徴量ＹＳ１と第２特徴量ＹＳ２とは、図８に示すフローチャートのステップＳ１〜ステップＳ９の処理を、標準撮影されたｎ組の画像のＲＧＢデータに対して行なうことによって算出されるものである。
【００４３】
更に、ここでは、図９に示すｎ組の第１特徴量ＹＳ１と第２特徴量ＹＳ２とに対して、予め下記の処理が行なわれて、後述する平均値ＭＩＤi、標準偏差ＳＩＧi、直交化係数ｂ21、分散Ｖ1及びＶ2が算出されて、記憶手段に格納されているものとする。
【００４４】
まず、ｎ組の第１特徴量ＹＳ１と第２特徴量ＹＳ２とが正規化される。具体的には、数３のマル１式によって平均値ＭＩＤi（ｉ＝１，２）が算出され、数３のマル２式によって標準偏差ＳＩＧiが算出され、平均値ＭＩＤiと標準偏差ＳＩＧiとを用いて数３のマル３式によって正規化された特徴量ＹＳＮij（ｊ＝１，２，…，ｎ）が算出される。
【００４５】
【数３】
【００４６】
つぎに、正規化された特徴量ＹＳＮijがシュミットの直交化法を用いて直交化される。具体的には、直交化後の第１特徴量ＸＳ1jが数４のマル１式によって算出され、直交化係数ｂ21が数４のマル２式によって算出され、直交化後の第１特徴量ＸＳ1jと直交化係数ｂ21とを用いて直交化後の第２特徴量ＸＳ2jが数４のマル３式を用いて算出される。
【００４７】
【数４】
【００４８】
そして、直交化後の特徴量が正規化するための分散が算出される。具体的には、数５のマル１式によって、第１特徴量ＸＳ1jの分散Ｖ1が算出され、数５のマル２式によって、第１特徴量ＸＳ1jの分散Ｖ2が算出される。
【００４９】
【数５】
【００５０】
図１０は、図８のフローチャートにおける濃度補正量が算出されるステップＳ１１の処理の詳細フローチャートである。以下の処理は全て、補正量算出部２２０６によって行なわれる。
【００５１】
まず、濃度補正を行なう対象画像のＲＧＢデータにおける第１特徴量Ｙ１と第２特徴量Ｙ２とが数６に示す式によって正規化され、正規化された特徴量ＹＮi（ｉ＝１，２）が算出される（ステップＳ１５）。
【００５２】
【数６】
【００５３】
つぎに、正規化された特徴量ＹＮiがシュミットの直交化法を用いて、数７に示すマル１式及びマル２式によって直交化され、直交化後の特徴量ＸＳiが算出される（ステップＳ１７）。
【００５４】
【数７】
【００５５】
そして、直交化後の特徴量が数８に示す式によって正規化され、正規化後の特徴量ＸＮIが算出される（ステップＳ１９）。
【００５６】
【数８】
【００５７】
ついで、正規化後の特徴量ＸＮIを用いて数９に示す式で定義されるシュミットの距離ＤＳが算出される（ステップＳ２１）。
【００５８】
【数９】
【００５９】
そして、シュミットの距離ＤＳに必要に応じて所定の定数βを乗じることによって、濃度補正量ΔＣが算出される。
【００６０】
上述のように、シュミットの直交化法を用いることによって、第１特徴量Ｙ１と第２特徴量Ｙ２との濃度補正量ΔＣへの影響係数が的確に設定されると共に、標準撮影された画像のＲＧＢデータに基づいて前記影響係数が決定されるため、影響係数の設定のためにデータを収集する作業が容易となる。
【００６１】
次に、上記写真処理装置の動作の概略について説明する。まず、システムコントローラ６０からの指令に基づき、ＲＧＢデータ取込部１０のフィルム移送部１２により移送されたフィルム１１の各画像を順次Ｒ、Ｇ、Ｂの色分離された３枚のＲＧＢデータとして画像読取部１３の撮像素子１３１で読み取り、Ａ／Ｄ変換器１３８でデジタルデータに変換して画像メモリ１３９に記憶させる。このとき、フィルム１１はその移送がフィルム移送制御部１２３により制御され、光学フィルタ１３４は各画像をＲ、Ｇ、Ｂの３色に分離して取り込めるようにその位置がフィルタ送り制御部１３６により順に切り替えられる。
【００６２】
次に、テーブルメモリ２１から、ロール印画紙３１に露光すべきコマの画像のレイアウト、プリント倍率等の予め指定された処理乃至は編集情報が読み出される。そして、その処理ないしは編集情報に基づいて処理部２２により画像メモリ１３９からＲＧＢデータが読み出され、露光すべきコマのＲＧＢデータとして処理ないしは編集されると共に、フィルム１１の特性に応じた画像の補正及び本発明の濃度補正処理を含む階調変換処理が施され、処理されたＲＧＢデータが処理画像メモリ２３に記録される。この処理画像メモリ２３に記録されるＲＧＢデータは、各コマの画像についてＲ、Ｇ、Ｂの色分離された３枚のＲＧＢデータとして記録される。
【００６３】
続いて、処理画像メモリ２３から露光すべきコマのＲＧＢデータが読み出され、そのＲＧＢデータがＲ、Ｇ、Ｂの各色について１ライン分毎にラインバッファ２４に送出される。露光制御部３５は、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色、例えばＢ色についてラインバッファ２４から１ライン分毎のＲＧＢデータを読み出し、その読み出したＢ色のＲＧＢデータを露光ヘッド制御部３４に送出する。露光ヘッド制御部３４は、色フィルタ制御部３４１で円板状色フィルタ３３３を回転させて、Ｂ色領域が白色光源３３２と対向する位置にくるように制御する。また、露光ヘッド制御部３４は、シャッタアレイ３３１を駆動制御し、ロール印画紙３１を露光する。
【００６４】
露光の終了したロール印画紙３１は、順に現像処理部４０に送り込まれて所定の現像液により現像処理が行なわれ、乾燥したロール印画紙３１はカット部５０に送り込まれる。カット部５０では、カッター５１で幅方向にロール印画紙３１がカットされて露光前には長尺状であったロール印画紙３１が１コマ単位に分割される。
【００６５】
なお、本発明は以下の形態をとることができる。
（Ａ）本実施形態においては、シュミットの直交化法を用いて濃度補正量を算出する場合について説明したが、他の方法、例えば、重回帰法、判別分析法等を用いる形態でもよい。
（Ｂ）本実施形態においては、第１特徴量Ｙ１を数２に示す式を用いて算出したが、横軸をＲＧＢデータの値とし縦軸を画素数とするヒストグラムの面積を２分する縦軸と平行な直線と横軸との交点の座標を用いて第１特徴量Ｙ１を算出する方法でもよい。この場合には、処理が簡単になる。
【００６６】
【発明の効果】
請求項１，３に記載の発明によれば、主要被写体である人物の肌色に相当する色相を有する画素のＲＧＢデータの特徴量と主要被写体である人物が含まれている可能性の高い画素のＲＧＢデータの特徴量とに基づいて濃度補正が行なわれることにより、主要被写体である人物の濃度が適正に補正することができる。また、ＲＧＢデータの内、Ｒデータの平均値が第２特徴量として算出されるため、主要被写体である人物が含まれている可能性の高い画素のＲＧＢデータの特徴量の算出が容易に行なわれる。また、シュミットの直交化法を用いることによって、第１特徴量Ｙ１と第２特徴量Ｙ２との濃度補正量ΔＣへの影響係数が的確に設定されると共に、標準撮影された画像のＲＧＢデータに基づいて前記影響係数が決定されるため、影響係数の設定のためにデータを収集する作業が容易となる。
【００６７】
請求項２に記載の発明によれば、濃度補正手段によって、ＲＧＢデータに濃度補正量を加えることにより濃度補正が行なわれるため、容易に濃度補正を行なうことができる。
【００６８】
請求項４に記載の発明によれば、請求項１又は２に記載の写真画像処理装置と、ＲＧＢデータを光信号に変換して印画紙を露光する画像露光ヘッドを含む画像露光装置とを備えているため、主要被写体である人物の濃度が適正に補正される写真処理装置を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明に係る写真画像処理方法が適用される写真処理装置の概略構成を示す図である。
【図２】 本発明に係る写真画像処理方法が適用される処理部２２の要部構成図である。
【図３】 フィルム特性変換部２２１とガンマ変換部２２２との処理の概要を示すグラフである。
【図４】 本発明の適用される画像処理部２２０の処理の概要を示すグラフである。
【図５】 本発明の画像処理部２２０のブロック図である。
【図６】 第１抽出部２２０２によって抽出される画素のＣ１、Ｃ２データの領域を示すグラフである。
【図７】 第２抽出部２２０４によって抽出される画素の範囲の一例を示す図である。
【図８】 本発明の画像処理部２２０によって行なわれるの処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】 シュミットの直交化を行なう対象である基準事象群を構成する第１特徴量ＹＳ１と第２特徴量ＹＳ２とを示す図表である。
【図１０】 濃度補正量が算出される処理の詳細フローチャートである。
【符号の説明】
１０ ＲＧＢデータ取込部
１３９ 画像メモリ
２０ 画像データ処理部
２１ テーブルメモリ
２２ 処理部
２２０ 画像処理部（画像処理装置）
２２１ フィルム特性変換部
２２２ ガンマ変換部
２２０１ 色相算出部（色相算出手段）
２２０２ 第１抽出部（第１抽出手段）
２２０３ 第１特徴量算出部（第１特徴量算出手段）
２２０４ 第２抽出部（第２抽出手段）
２２０５ 第２特徴量算出部（第２特徴量算出手段）
２２０６ 補正量算出部（補正量算出手段）
２２０７ 濃度補正部（濃度補正手段）
２３ 処理画像メモリ
３０ 画像露光部
４０ 現像処理部
５０ カット部
６０ コントローラ
【発明の属する技術分野】
本発明は、スキャナやディジタルカメラにより得られたディジタル画像データを、特にその主要被写体が適正な濃度になるように補正する技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
スキャナやディジタルカメラにより得られたディジタル画像をモニタやプリンタ等に出力する場合に、出力される画像（特に主要被写体）の濃度を適正な濃度とするために、濃度補正を可能にする機能を備えたものが知られている。
【０００３】
この濃度補正の方法として、ディジタル画像データのＲＧＢ各色について、全画像データの濃度の平均値を求め、この濃度平均値が予め設定された濃度基準値と一致するように、ＲＧＢ各色成分のヒストグラムを補正する方法が知られている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、明るい背景の下でフラッシュを用いずに主要被写体である人物を撮影した画像や、暗い背景の下でフラッシュを用いて主要被写体である人物を撮影した画像等の、画面全体での濃度分布に偏りがある画像を、上記方法により濃度補正した場合には、背景の影響を受けて主要被写体である人物の濃度が適正に補正されないという課題を有していた。
【０００５】
例えば、暗い背景の下でフラッシュを用いて人物を撮影した画像データは、濃度平均値が大きいため、この画像データを上記方法により濃度補正した場合には、全体の濃度を低くする濃度補正が行なわれるため、主要被写体である人物の濃度が低くなりすぎ、適正な濃度の出力画像が得られなかった。
【０００６】
本発明は上記課題に鑑みてなされたもので、画像中の主要被写体の濃度を適正に補正することが可能な写真画像処理方法及び装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の写真画像処理装置は、撮影された画像からＲＧＢの色成分に分離して得られたＲＧＢデータを画素毎に格納する画像記憶手段と、前記ＲＧＢデータから画素毎に色相を算出する色相算出手段と、前記ＲＧＢデータの中から肌色に相当する色相を有する画素を抽出する第１抽出手段と、前記第１抽出手段によって抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を、横軸をＲＧＢデータの値とし縦軸を画素数とするヒストグラムの、標準撮影された画像のＲＧＢデータの平均値を基準とする偏りとして表わす第１特徴量を算出する第１特徴量算出手段と、画像領域の中央部にある画素を抽出する第２抽出手段と、前記第２抽出手段によって抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を表わすべく、ＲＧＢデータの内、Ｒデータの平均値を第２特徴量として算出する第２特徴量を算出する第２特徴量算出手段と、複数の標準撮影された各画像のＲＧＢデータの第１特徴量の群と第２特徴量の群とをそれぞれ正規化して得られた平均値、標準偏差及び各特徴量と、これら正規化された２つの群にシュミットの直交化を施して得られた各特徴量及び直交化係数と、直交化された２つの群をそれぞれ再度正規化して得られた第１特徴量及び第２特徴量の分散とを用いて、前記第１特徴量算出手段及び第２特徴量算出手段で算出された第１特徴量及び前記第２特徴量である変数を正規化し、直交化し、さらに再度正規化した後、シュミット距離を求め、このシュミット距離から濃度補正量を算出する補正量算出手段と、前記濃度補正量を用いてＲＧＢデータの濃度補正を行なう濃度補正手段とを備えることを特徴としている。
【０００８】
また、請求項３に記載の写真画像処理方法は、撮影された画像からＲＧＢの色成分に分離して得られた、画素毎に記憶手段に格納されたＲＧＢデータから画素毎に色相を算出し、前記ＲＧＢデータの中から肌色に相当する色相を有する画素を抽出する第１抽出処理を行ない、前記第１抽出手段によって抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を、横軸をＲＧＢデータの値とし縦軸を画素数とするヒストグラムの、標準撮影された画像のＲＧＢデータの平均値を基準とする偏りとして表わす第１特徴量を算出し、画像領域の中央部にある画素を抽出する第２抽出処理を行ない、前記第２抽出手段によって抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を表わすべく、ＲＧＢデータの内、Ｒデータの平均値を第２特徴量として算出する第２特徴量を算出し、複数の標準撮影された各画像のＲＧＢデータの第１特徴量の群と第２特徴量の群とをそれぞれ正規化して得られた平均値、標準偏差及び各特徴量と 、これら正規化された２つの群にシュミットの直交化を施して得られた各特徴量及び直交化係数と、直交化された２つの群をそれぞれ再度正規化して得られた第１特徴量及び第２特徴量の分散とを用いて、前記第１特徴量算出手段及び第２特徴量算出手段で算出された第１特徴量及び前記第２特徴量である変数を正規化し、直交化し、さらに再度正規化した後、シュミット距離を求め、このシュミット距離から濃度補正量を算出し、この濃度補正量を用いてＲＧＢデータの濃度補正を行なうことを特徴としている。
【０００９】
上記の発明によれば、撮影された画像からＲＧＢの色成分に分離して得られたＲＧＢデータが画素毎に格納され、このＲＧＢデータから画素毎に色相が算出される。また、ＲＧＢデータの中から肌色に相当する色相を有する画素が第１抽出処理として抽出され、この第１抽出処理にて抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を、横軸をＲＧＢデータの値とし縦軸を画素数とするヒストグラムの、標準撮影された画像のＲＧＢデータの平均値を基準とする偏りとして表わす第１特徴量が算出される。また、ＲＧＢデータの中から画像領域の中央部にある画素が抽出され、抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を表わすべく、ＲＧＢデータの内、Ｒデータの平均値が第２特徴量として算出される。そして、複数の標準撮影された各画像のＲＧＢデータの第１特徴量の群と第２特徴量の群とをそれぞれ正規化して得られた平均値、標準偏差及び各特徴量と、これら正規化された２つの群にシュミットの直交化を施して得られた各特徴量及び直交化係数と、直交化された２つの群をそれぞれ再度正規化して得られた第１特徴量及び第２特徴量の分散とが用いられて、前記第１特徴量及び前記第２特徴量である変数が正規化され、直交化され、さらに再度正規化された後、シュミット距離が求められ、このシュミット距離から濃度補正量が算出される。この濃度補正量を用いてＲＧＢデータの濃度補正が行なわれる。このように、主要被写体である人物の肌色に相当する色相を有する画素のＲＧＢデータの特徴量と主要被写体である人物が含まれている可能性の高い画素のＲＧＢデータの特徴量とに基づいて濃度補正が行なわれることにより、主要被写体である人物の濃度が適正に補正される。また、ＲＧＢデータの内、Ｒデータの平均値が第２特徴量として算出されるため、主要被写体である人物が含まれている可能性の高い画素のＲＧＢデータの特徴量の算出が容易に行なわれる。また、シュミットの直交化法を用いることによって、第１特徴量と第２特徴量との濃度補正量への影響係数が的確に設定されると共に、標準撮影された画像のＲＧＢデータに基づいて前記影響係数が決定されるため、影響係数の設定のためにデータを収集する作業が容易となる。
【００１０】
請求項２に記載の写真画像処理装置は、前記濃度補正手段が、ＲＧＢデータに濃度補正量を加えることにより濃度補正を行なうことを特徴としている。上記の発明によれば、濃度補正手段によって、ＲＧＢデータに濃度補正量を加えることにより濃度補正が行なわれるため、容易に濃度補正が行なわれる。
【００１１】
請求項４に記載の写真処理装置は、請求項１又は２に記載の写真画像処理装置と、ＲＧＢデータを光信号に変換して印画紙を露光する画像露光ヘッドを含む画像露光装置とを備えたことを特徴としている。
【００１２】
上記の発明によれば、請求項１又は２に記載の写真画像処理装置と、ＲＧＢデータを光信号に変換して印画紙を露光する画像露光ヘッドを含む画像露光装置とを備えているため、主要被写体である人物の濃度が適正に補正される写真処理装置が実現される。
【００１３】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明に係る写真画像処理方法が適用される写真処理装置の概略構成を示す図である。この図において、写真処理装置は、ポジフィルムから画像を読み取ってメモリに記憶するＲＧＢデータ取込部１０と、ＲＧＢデータ取込部１０で取り込まれたＲＧＢデータに対して所定のデータ処理や画像編集を行なう画像データ処理部２０と、データ処理や画像編集したＲＧＢデータを光信号に変換して印画紙を露光する画像露光ヘッドを含む画像露光部３０と、露光された印画紙を現像する現像処理部４０と、現像され、乾燥された印画紙を１コマ毎にカットするカット部５０と、システム全体の動作を制御するシステムコントローラ６０とから構成されている。
【００１４】
ＲＧＢデータ取込部１０は、現像済みのフィルム１１の各コマを読み取り位置に移送するフィルム移送部１２と、フィルム１１の各コマの画像を読み取る画像読取部１３とから構成されている。
【００１５】
フィルム移送部１２は、巻取ローラ１２１と、巻取ローラ１２１を回転駆動する駆動モータ１２２と、駆動モータ１２２の駆動を制御するフィルム移送制御部１２３と、フィルム１１の下部に配設された光源用のランプ１２４と、ランプ１２４の発光量を制御するランプ制御部１２５等とから構成されており、フィルム移送制御部１２３からの制御信号に基づき駆動モータ１２２を回転させ、巻取ローラ１２１によりフィルム１１をコマ寸法分ずつ間欠的に移送し、各コマとランプ１２４とを順次対向させる。
【００１６】
画像読取部１３は、フィルムの各コマの画像を読み取るためにマトリクス状に配列されたＣＣＤ等からなる撮像素子１３１と、、撮像素子１３１による画像の読み取りを制御する読取制御部１３２と、フィルム１１の各コマの画像を撮像素子１３１の受光面に結像させるレンズ１３３と、フィルム１１とレンズ１３３との間に挿入され、フィルム１１の画像をＲ、Ｇ、Ｂの３色に分離する光学フィルタ１３４と、光学フィルタ１３４の位置を移動させるフィルタ駆動モータ１３５と、フィルタ駆動モータ１３５の駆動を制御するフィルタ送り制御部１３６と、撮像素子１３１で読み取った画像信号を取り込む記憶部１３７等とから構成されている。
【００１７】
記憶部１３７は、撮像素子１３１で読み取ったアナログの画像信号を、例えば１２ビットの階調レベルでデジタルのＲＧＢデータに変換するＡ／Ｄ変換器１３８と、Ａ／Ｄ変換器１３８から出力されるＲＧＢデータを記憶するＲＡＭ等からなる画像メモリ１３９とから構成されている。この画像メモリ１３９は、Ｒ、Ｇ、Ｂの３色分からなり、図略のアドレスコントローラにより指定されたアドレスに各コマのＲＧＢデータをＲ、Ｇ、Ｂの各色について、画素ごとにそれぞれ記憶する。例えば、各コマの画像を構成する画素数は６２９１４５６（３０７２×２０４８）である。
【００１８】
画像データ処理部２０は、露光すべき各コマの画像のレイアウト、プリント倍率等の編集情報その他の情報が収納されたテーブルメモリ２１と、テーブルメモリ２１の編集情報に基づき上記画像メモリ１３９に格納されているＲＧＢデータを読み出して所定の処理、例えばＲＧＢデータの圧縮、伸長処理ないしは割り付けのためのアドレス指定を行なうと共に、後述するフィルム特性変換部２２１とガンマ変換部２２２と画像処理部２２０と（図２）を有する処理部２２と、処理部２２での所定の処理に基づき露光すべきコマのＲＧＢデータをＲ、Ｇ、Ｂの各色毎に対応するメモリエリアに記憶する処理画像メモリ２３と、露光すべき画像の１ライン分のＲＧＢデータを一時記憶するラインバッファ２４等とから構成されている。
【００１９】
画像露光部３０は、後述する露光ヘッドを駆動する露光制御部３５、露光制御部３５により駆動される露光ヘッド３３と、ロールRに巻回されている長尺状のロール印画紙３１を露光ヘッド３３に移送する印画紙移送部３２とから構成されている。露光ヘッド部３３は、ＲＧＢデータを光信号に変換してロール印画紙３１上に出力するものである。露光ヘッド制御部３４は、露光ヘッド部３３の駆動を制御するものである。露光制御部３５は、ラインバッファ２４から送出されてきたＲ、Ｇ、Ｂの３色のＲＧＢデータに基づいて印画紙移送部３２と露光ヘッド制御部３４を同期制御し、ロール印画紙３１に各コマの画像がＲ、Ｇ、Ｂの各色毎に正確に露光されるように制御する。
【００２０】
現像処理部４０は、現像液の充填された液槽４１を備えており、露光ヘッド部３３で露光されたロール印画紙３１が液槽４１の下流側に配設された図略の露光済印画紙移送部により移送されて液槽４１内の現像液に浸漬されることにより、ロール印画紙３１への露光により形成された潜像を顕在化させる。
【００２１】
カット部５０は、現像処理部４０で現像され、その後に乾燥されたロール印画紙３１を幅方向にカットするカッター５１から構成されており、カッター５１の上流側に配設された図略の現像済印画紙移送部によりカット部５０に移送されたロール印画紙３１を１コマ単位に分割する。
【００２２】
システムコントローラ６０は、図略のＣＰＵや制御用のプログラムを記憶したＲＯＭ等を備えており、この制御プログラムに基づき各制御部に指令を与えて各制御部の動作を集中制御する。
【００２３】
図２は、本発明に係る写真画像処理方法が適用される処理部２２の要部構成図である。処理部２２は、画像メモリ１３９に格納された１２ビットのＲＧＢデータを読み出して、フィルム１１の特性に応じた画像の補正を行ない、例えば１６ビットのＲＧＢデータに変換するフィルム特性変換部２２１と、フィルム特性変換部２２１によって得られた１６ビットのＲＧＢデータに階調変換処理を施し、例えば８ビットのＲＧＢデータに変換するガンマ変換部２２２と、ガンマ変換部２２２に対して濃度補正量を与える画像処理部２２０とを備えている。なお、フィルム特性変換部２２１とガンマ変換部２２２と画像処理部２２０とによる処理は、処理部２２によりＲＧＢデータの圧縮、伸長処理ないしは割り付けのためのアドレス指定等の処理の前に実行されるようにしてある。
【００２４】
図３は、フィルム特性変換部２２１とガンマ変換部２２２との処理の概要を示すグラフである。（ａ）は、フィルム特性変換部２２１の処理の概要を示すグラフである。グラフの横軸は、フィルム特性変換部２２１への入力である１２ビットのＲＧＢデータの値であり、縦軸は、フィルム特性変換部２２１からの出力である１６ビットのＲＧＢデータの値である。例えば、１２ビットのＲＧＢデータの値がＸＡである場合には、フィルム特性変換部２２１によって値がＸＢである１６ビットのＲＧＢデータに変換される。
【００２５】
（ｂ）は、ガンマ変換部２２２の処理の概要を示すグラフである。グラフの横軸は、ガンマ変換部２２２への入力である１６ビットのＲＧＢデータの値であり、縦軸は、ガンマ変換部２２２からの出力である８ビットのＲＧＢデータの値である。例えば、１６ビットのＲＧＢデータの値がＸＢである場合には、ガンマ変換部２２２によって値がＸＣである８ビットのＲＧＢデータに変換される。上述のフィルム特性変換部２２１及びガンマ変換部２２２での処理は、例えば、テーブルルックアップ方式で行なわれる。
【００２６】
図４は、本発明の適用される画像処理部２２０の処理の概要を示すグラフである。グラフの横軸は、ガンマ変換部２２２への入力である１６ビットのＲＧＢデータの値であり、縦軸は、ガンマ変換部２２２からの出力である８ビットのＲＧＢデータの値である。標準曲線ＧＡは、濃度補正を行なわない場合の変換条件を決定する基準点ＣＡを中心とする曲線であって、画像処理部２２０によって標準曲線ＧＡが選択された場合には、１６ビットのＲＧＢデータの入力範囲ＲＩに対して、８ビットのＲＧＢデータの出力の範囲は、標準出力範囲ＲＯＡとなる。
【００２７】
低濃度曲線ＧＢは、濃度を低くする濃度補正を行なう場合の変換条件を決定する基準点ＣＢを中心とする曲線であって、画像処理部２２０によって低濃度曲線ＧＢが選択された場合には、１６ビットのＲＧＢデータの入力範囲ＲＩに対して、８ビットのＲＧＢデータの出力の範囲は、低濃度出力範囲ＲＯＢとなる。高濃度曲線ＧＣは、濃度を高くする濃度補正を行なう場合の変換条件を決定する基準点ＣＣを中心とする曲線であって、画像処理部２２０によって低濃度曲線ＧＣが選択された場合には、１６ビットのＲＧＢデータの入力範囲ＲＩに対して、８ビットのＲＧＢデータの出力の範囲は、低濃度出力範囲ＲＯＣとなる。なお、画像処理部２２０は、変換条件を決定する曲線の基準点の位置を与えることによって濃度補正を行なうものである。すなわち、標準曲線ＧＡの基準点ＣＡの座標値に後述する濃度補正量ΔＣを減算した値を座標値とする点を基準点とする濃度曲線を選択することによって濃度補正を行なうものである。上記処理によって、１６ビットのＲＧＢデータに濃度補正量ΔＣが加算されることになる。
【００２８】
図５は、本発明の画像処理部２２０のブロック図である。画像処理部２２０は、ＲＧＢデータから画素毎に色相を算出する色相算出部２２０１と、ＲＧＢデータの中から肌色に相当する色相を有する画素を抽出する第１抽出部２２０２と、第１抽出部２２０２によって抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を表わす第１特徴量を算出する第１特徴量算出部２２０３と、画像領域の中央部にある画素を抽出する第２抽出部２２０４と、第２抽出部２２０４によって抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を表わす第２特徴量を算出する第２特徴量算出部２２０５と、第１特徴量と第２特徴量とを用いて濃度補正量を算出する補正量算出部２２０６と、濃度補正量を用いてＲＧＢデータの濃度補正を行なう濃度補正部２２０７とを備えている。
【００２９】
色相算出部２２０１は、図４に示す標準曲線ＧＡを選択して（濃度補正を行なわずに）ガンマ変換部２２２から出力された８ビットのＲＧＢデータを、数１のマル１式を用いてＹ、Ｃ１、Ｃ２データに変換し、数１のマル２式を用いて色相Ｈｕｅを算出するものである。ここで、Ｙデータは輝度を表わすデータであって、Ｃ１、Ｃ２データは色を表わすデータである。
【００３０】
【数１】
第１抽出部２２０２は、色相算出部２２０１によって算出された色相Ｈｕｅの値が所定の範囲（ここでは、２７０°〜３６０°）である画素を抽出するものである。図６は、第１抽出部２２０２によって抽出される画素のＣ１、Ｃ２データの領域を示すグラフである。グラフの横軸は色Ｃ１の値であって、縦軸は色Ｃ２のデータである。ここでは、色相Ｈｕｅの値が２７０°〜３６０°の領域である第４象限ＳＣＡに、Ｃ１、Ｃ２データに対応する座標点が存在する画素が抽出される。すなわち、Ｃ１データの値が正で、Ｃ２データの値が負である画素が抽出される。
【００３２】
第１特徴量算出部２２０３は、第１抽出部２２０２によって抽出された画素に対応する１２ビットのＲＧＢデータ（画像メモリ１３９に格納されているＲＧＢデータ）について、横軸をＲＧＢデータの値として、縦軸を画素数とするヒストグラムの、標準撮影された画像のＲＧＢデータの平均値ＤＥＦＣを基準とする偏りを第１特徴量として算出するものである。
【００３３】
具体的には、まず、１２ビットのＲＧＢデータ値ｉ（０〜４０９５）と、ＲＧＢデータ値がｉである画素数ｈｉｓｔ［ｉ］と、標準撮影された画像のＲＧＢデータの平均値ＤＥＦＣ（例えば、１０００）とから、数２のマル１式によって定義される色毎のパラメータＰＡ１の値を求める。パラメータＰＡ１の値は、横軸をＲＧＢデータの値として、縦軸を画素数とするヒストグラムが、標準撮影された画像のＲＧＢデータの平均値ＤＥＦＣを基準として、離れている程度（乖離度という）を定量化したものである。なお、ここでは、数２のマル１式において、（ｉ−ＤＥＦＣ）の指数として、人間の視覚による差異の認識に近づけるために「２」を選択している。
【００３４】
つぎに、パラメータＰＡ１の値が最大となる色（すなわち、ヒストグラムの偏りの最も大きな色）について、数２のマル２式によって定義されるパラメータＰＡ２の値を求める。パラメータＰＡ２の値は、横軸をＲＧＢデータの値として、縦軸を画素数とするヒストグラムが、標準撮影された画像のＲＧＢデータの平均値ＤＥＦＣを基準として、離れている程度（乖離度）と離れている方向（乖離方向という）を定量化したものである。なお、パラメータＰＡ２は離隔方向を表わすパラメータとするために、数２のマル２式における（ｉ−ＤＥＦＣ）の指数は奇数である必要がある。ここでは、数２のマル１式において、（ｉ−ＤＥＦＣ）の指数として「２」を選択しているため、数２のマル２式における（ｉ−ＤＥＦＣ）の指数は「３」を選択している。そして、パラメータＰＡ１及びＰＡ２の値を用いて、数２のマル３式によって第１特徴量Ｔ１を算出する。すなわち、第１特徴量Ｔ１は、乖離度の最も大きい色成分の乖離方向と乖離度とを表わす特徴量である。
【００３５】
【数２】
第２抽出部２２０４は、主要被写体が画像領域の中央部にある場合が多いため、画像領域の中央部にある画素を抽出するものである。図７は、第２抽出部２２０４によって抽出される画素の範囲の一例を示す図である。ここでは、縦方向長さＭＨ及び横方向長さＭＬの画像領域ＡＧＡの画素（すなわち全画素）から、上端又は下端から所定の領域（例えば、距離ＭＨ／８の領域）と、左端又は右端から所定の領域（例えば、距離ＭＬ／８の領域）とを除く、図の斜線部の中央部領域ＳＧＡにある画素を第２抽出部２２０４によって抽出される画素として抽出する。
【００３７】
第２特徴量算出部２２０５は、第２抽出部２２０４によって抽出された画素に対応する１２ビットのＲＧＢデータ（画像メモリ１３９に格納されているＲＧＢデータ）について、主要被写体として想定している人物の肌の色に近いＲデータの平均値を、第２特徴量Ｔ２として算出するものである。
【００３８】
補正量算出部２２０６は、複数の標準撮影された各画像のＲＧＢデータの第１特徴量の群と第２特徴量の群とをそれぞれ正規化し、正規化された２つの群にシュミットの直交化を施し、直交化された２つの群をそれぞれ再度正規化することによって求められた係数と、前記第１特徴量及び前記第２特徴量からなる変数とにより定義される式によって濃度補正量を算出するものである。具体的な算出方法については、図１０のフローチャートを用いて後述する。
【００３９】
濃度補正部２２０７は、ＲＧＢデータに補正量算出部２２０６によって算出された濃度補正量を加えることにより濃度補正を行なうものである。具体的には、図４に示す、標準曲線ＧＡの基準点ＣＡの座標値に後述する濃度補正量ΔＣを減算した値を座標値とする点を基準点とする濃度曲線を選択することによって濃度補正を行なうものである。上記処理によって、１６ビットのＲＧＢデータに濃度補正量ΔＣが加算されることになる。
【００４０】
図８は、本発明の画像処理部２２０によって行なわれる処理の手順を示すフローチャートである。まず、色相算出部２２０１によって色相Ｈｕｅが計算される（ステップＳ１）。つぎに、第１抽出部２２０２によって肌色に相当する色相Ｈｕｅを有する画素が抽出される（ステップＳ３）。そして、第１特徴量算出部２２０３によって、第１抽出部２２０２により抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を表わす第１特徴量が算出される（ステップＳ５）。
【００４１】
ついで、第２抽出部２２０４によって、画像領域の中央部にある画素が抽出される（ステップＳ７）。そして、第２特徴量算出部２２０５によって、第２抽出部２２０４により抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を表わす第２特徴量が算出される（ステップＳ９）。つぎに、補正量算出部２２０６によって、第１特徴量算出部２２０３により算出された第１特徴量と、第２特徴量算出部２２０５により算出された第２特徴量とを用いて濃度補正量が算出される（ステップＳ１１）。ついで、濃度補正部２２０７によって、補正量算出部２２０６により算出された濃度補正量を用いてＲＧＢデータの濃度補正が行なわれる（ステップＳ１３）。
【００４２】
図９は、後述するシュミットの直交化を行なう対象である第１特徴量ＹＳ１の群と第２特徴量ＹＳ２の群とを示す図表である。ｎ組（ｎは少なくとも２以上であって、例えば２１２）の第１特徴量ＹＳ１と第２特徴量ＹＳ２とによって、上記シュミットの直交化を行なう対象である２つの群が構成されている。第ｊ組の第１特徴量ＹＳ１と第２特徴量ＹＳ２とを、それぞれＹＳ1j、ＹＳ2jと記述する。なお、ここでは、予めｎ組の第１特徴量ＹＳ１と第２特徴量ＹＳ２とが求められて記憶手段に格納されているものとする。また、上記ｎ組の第１特徴量ＹＳ１と第２特徴量ＹＳ２とは、図８に示すフローチャートのステップＳ１〜ステップＳ９の処理を、標準撮影されたｎ組の画像のＲＧＢデータに対して行なうことによって算出されるものである。
【００４３】
更に、ここでは、図９に示すｎ組の第１特徴量ＹＳ１と第２特徴量ＹＳ２とに対して、予め下記の処理が行なわれて、後述する平均値ＭＩＤi、標準偏差ＳＩＧi、直交化係数ｂ21、分散Ｖ1及びＶ2が算出されて、記憶手段に格納されているものとする。
【００４４】
まず、ｎ組の第１特徴量ＹＳ１と第２特徴量ＹＳ２とが正規化される。具体的には、数３のマル１式によって平均値ＭＩＤi（ｉ＝１，２）が算出され、数３のマル２式によって標準偏差ＳＩＧiが算出され、平均値ＭＩＤiと標準偏差ＳＩＧiとを用いて数３のマル３式によって正規化された特徴量ＹＳＮij（ｊ＝１，２，…，ｎ）が算出される。
【００４５】
【数３】
つぎに、正規化された特徴量ＹＳＮijがシュミットの直交化法を用いて直交化される。具体的には、直交化後の第１特徴量ＸＳ1jが数４のマル１式によって算出され、直交化係数ｂ21が数４のマル２式によって算出され、直交化後の第１特徴量ＸＳ1jと直交化係数ｂ21とを用いて直交化後の第２特徴量ＸＳ2jが数４のマル３式を用いて算出される。
【００４７】
【数４】
そして、直交化後の特徴量が正規化するための分散が算出される。具体的には、数５のマル１式によって、第１特徴量ＸＳ1jの分散Ｖ1が算出され、数５のマル２式によって、第１特徴量ＸＳ1jの分散Ｖ2が算出される。
【００４９】
【数５】
図１０は、図８のフローチャートにおける濃度補正量が算出されるステップＳ１１の処理の詳細フローチャートである。以下の処理は全て、補正量算出部２２０６によって行なわれる。
【００５１】
まず、濃度補正を行なう対象画像のＲＧＢデータにおける第１特徴量Ｙ１と第２特徴量Ｙ２とが数６に示す式によって正規化され、正規化された特徴量ＹＮi（ｉ＝１，２）が算出される（ステップＳ１５）。
【００５２】
【数６】
つぎに、正規化された特徴量ＹＮiがシュミットの直交化法を用いて、数７に示すマル１式及びマル２式によって直交化され、直交化後の特徴量ＸＳiが算出される（ステップＳ１７）。
【００５４】
【数７】
そして、直交化後の特徴量が数８に示す式によって正規化され、正規化後の特徴量ＸＮIが算出される（ステップＳ１９）。
【００５６】
【数８】
ついで、正規化後の特徴量ＸＮIを用いて数９に示す式で定義されるシュミットの距離ＤＳが算出される（ステップＳ２１）。
【００５８】
【数９】
そして、シュミットの距離ＤＳに必要に応じて所定の定数βを乗じることによって、濃度補正量ΔＣが算出される。
【００６０】
上述のように、シュミットの直交化法を用いることによって、第１特徴量Ｙ１と第２特徴量Ｙ２との濃度補正量ΔＣへの影響係数が的確に設定されると共に、標準撮影された画像のＲＧＢデータに基づいて前記影響係数が決定されるため、影響係数の設定のためにデータを収集する作業が容易となる。
【００６１】
次に、上記写真処理装置の動作の概略について説明する。まず、システムコントローラ６０からの指令に基づき、ＲＧＢデータ取込部１０のフィルム移送部１２により移送されたフィルム１１の各画像を順次Ｒ、Ｇ、Ｂの色分離された３枚のＲＧＢデータとして画像読取部１３の撮像素子１３１で読み取り、Ａ／Ｄ変換器１３８でデジタルデータに変換して画像メモリ１３９に記憶させる。このとき、フィルム１１はその移送がフィルム移送制御部１２３により制御され、光学フィルタ１３４は各画像をＲ、Ｇ、Ｂの３色に分離して取り込めるようにその位置がフィルタ送り制御部１３６により順に切り替えられる。
【００６２】
次に、テーブルメモリ２１から、ロール印画紙３１に露光すべきコマの画像のレイアウト、プリント倍率等の予め指定された処理乃至は編集情報が読み出される。そして、その処理ないしは編集情報に基づいて処理部２２により画像メモリ１３９からＲＧＢデータが読み出され、露光すべきコマのＲＧＢデータとして処理ないしは編集されると共に、フィルム１１の特性に応じた画像の補正及び本発明の濃度補正処理を含む階調変換処理が施され、処理されたＲＧＢデータが処理画像メモリ２３に記録される。この処理画像メモリ２３に記録されるＲＧＢデータは、各コマの画像についてＲ、Ｇ、Ｂの色分離された３枚のＲＧＢデータとして記録される。
【００６３】
続いて、処理画像メモリ２３から露光すべきコマのＲＧＢデータが読み出され、そのＲＧＢデータがＲ、Ｇ、Ｂの各色について１ライン分毎にラインバッファ２４に送出される。露光制御部３５は、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色、例えばＢ色についてラインバッファ２４から１ライン分毎のＲＧＢデータを読み出し、その読み出したＢ色のＲＧＢデータを露光ヘッド制御部３４に送出する。露光ヘッド制御部３４は、色フィルタ制御部３４１で円板状色フィルタ３３３を回転させて、Ｂ色領域が白色光源３３２と対向する位置にくるように制御する。また、露光ヘッド制御部３４は、シャッタアレイ３３１を駆動制御し、ロール印画紙３１を露光する。
【００６４】
露光の終了したロール印画紙３１は、順に現像処理部４０に送り込まれて所定の現像液により現像処理が行なわれ、乾燥したロール印画紙３１はカット部５０に送り込まれる。カット部５０では、カッター５１で幅方向にロール印画紙３１がカットされて露光前には長尺状であったロール印画紙３１が１コマ単位に分割される。
【００６５】
なお、本発明は以下の形態をとることができる。
（Ａ）本実施形態においては、シュミットの直交化法を用いて濃度補正量を算出する場合について説明したが、他の方法、例えば、重回帰法、判別分析法等を用いる形態でもよい。
（Ｂ）本実施形態においては、第１特徴量Ｙ１を数２に示す式を用いて算出したが、横軸をＲＧＢデータの値とし縦軸を画素数とするヒストグラムの面積を２分する縦軸と平行な直線と横軸との交点の座標を用いて第１特徴量Ｙ１を算出する方法でもよい。この場合には、処理が簡単になる。
【００６６】
【発明の効果】
請求項１，３に記載の発明によれば、主要被写体である人物の肌色に相当する色相を有する画素のＲＧＢデータの特徴量と主要被写体である人物が含まれている可能性の高い画素のＲＧＢデータの特徴量とに基づいて濃度補正が行なわれることにより、主要被写体である人物の濃度が適正に補正することができる。また、ＲＧＢデータの内、Ｒデータの平均値が第２特徴量として算出されるため、主要被写体である人物が含まれている可能性の高い画素のＲＧＢデータの特徴量の算出が容易に行なわれる。また、シュミットの直交化法を用いることによって、第１特徴量Ｙ１と第２特徴量Ｙ２との濃度補正量ΔＣへの影響係数が的確に設定されると共に、標準撮影された画像のＲＧＢデータに基づいて前記影響係数が決定されるため、影響係数の設定のためにデータを収集する作業が容易となる。
【００６７】
請求項２に記載の発明によれば、濃度補正手段によって、ＲＧＢデータに濃度補正量を加えることにより濃度補正が行なわれるため、容易に濃度補正を行なうことができる。
【００６８】
請求項４に記載の発明によれば、請求項１又は２に記載の写真画像処理装置と、ＲＧＢデータを光信号に変換して印画紙を露光する画像露光ヘッドを含む画像露光装置とを備えているため、主要被写体である人物の濃度が適正に補正される写真処理装置を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明に係る写真画像処理方法が適用される写真処理装置の概略構成を示す図である。
【図２】 本発明に係る写真画像処理方法が適用される処理部２２の要部構成図である。
【図３】 フィルム特性変換部２２１とガンマ変換部２２２との処理の概要を示すグラフである。
【図４】 本発明の適用される画像処理部２２０の処理の概要を示すグラフである。
【図５】 本発明の画像処理部２２０のブロック図である。
【図６】 第１抽出部２２０２によって抽出される画素のＣ１、Ｃ２データの領域を示すグラフである。
【図７】 第２抽出部２２０４によって抽出される画素の範囲の一例を示す図である。
【図８】 本発明の画像処理部２２０によって行なわれるの処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】 シュミットの直交化を行なう対象である基準事象群を構成する第１特徴量ＹＳ１と第２特徴量ＹＳ２とを示す図表である。
【図１０】 濃度補正量が算出される処理の詳細フローチャートである。
【符号の説明】
１０ ＲＧＢデータ取込部
１３９ 画像メモリ
２０ 画像データ処理部
２１ テーブルメモリ
２２ 処理部
２２０ 画像処理部（画像処理装置）
２２１ フィルム特性変換部
２２２ ガンマ変換部
２２０１ 色相算出部（色相算出手段）
２２０２ 第１抽出部（第１抽出手段）
２２０３ 第１特徴量算出部（第１特徴量算出手段）
２２０４ 第２抽出部（第２抽出手段）
２２０５ 第２特徴量算出部（第２特徴量算出手段）
２２０６ 補正量算出部（補正量算出手段）
２２０７ 濃度補正部（濃度補正手段）
２３ 処理画像メモリ
３０ 画像露光部
４０ 現像処理部
５０ カット部
６０ コントローラ
Claims (4)
- 撮影された画像からＲＧＢの色成分に分離して得られたＲＧＢデータを画素毎に格納する画像記憶手段と、前記ＲＧＢデータから画素毎に色相を算出する色相算出手段と、前記ＲＧＢデータの中から肌色に相当する色相を有する画素を抽出する第１抽出手段と、前記第１抽出手段によって抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を、横軸をＲＧＢデータの値とし縦軸を画素数とするヒストグラムの、標準撮影された画像のＲＧＢデータの平均値を基準とする偏りとして表わす第１特徴量を算出する第１特徴量算出手段と、画像領域の中央部にある画素を抽出する第２抽出手段と、前記第２抽出手段によって抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を表わすべく、ＲＧＢデータの内、Ｒデータの平均値を第２特徴量として算出する第２特徴量を算出する第２特徴量算出手段と、複数の標準撮影された各画像のＲＧＢデータの第１特徴量の群と第２特徴量の群とをそれぞれ正規化して得られた平均値、標準偏差及び各特徴量と、これら正規化された２つの群にシュミットの直交化を施して得られた各特徴量及び直交化係数と、直交化された２つの群をそれぞれ再度正規化して得られた第１特徴量及び第２特徴量の分散とを用いて、前記第１特徴量算出手段及び第２特徴量算出手段で算出された第１特徴量及び前記第２特徴量である変数を正規化し、直交化し、さらに再度正規化した後、シュミット距離を求め、このシュミット距離から濃度補正量を算出する補正量算出手段と、前記濃度補正量を用いてＲＧＢデータの濃度補正を行なう濃度補正手段とを備えることを特徴とする写真画像処理装置。
- 前記濃度補正手段は、ＲＧＢデータに前記濃度補正量を加えることにより濃度補正を行なうことを特徴とする請求項１記載の写真画像処理装置。
- 撮影された画像からＲＧＢの色成分に分離して得られた、画素毎に記憶手段に格納されたＲＧＢデータから画素毎に色相を算出し、前記ＲＧＢデータの中から肌色に相当する色相を有する画素を抽出する第１抽出処理を行ない、前記第１抽出手段によって抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を、横軸をＲＧＢデータの値とし縦軸を画素数とするヒストグラムの、標準撮影された画像のＲＧＢデータの平均値を基準とする偏りとして表わす第１特徴量を算出し、画像領域の中央部にある画素を抽出する第２抽出処理を行ない、前記第２抽出手段によって抽出された画素のＲＧＢデータの特徴を表わすべく、ＲＧＢデータの内、Ｒデータの平均値を第２特徴量として算出する第２特徴量を算出し、複数の標準撮影された各画像のＲＧＢデータの第１特徴量の群と第２特徴量の群とをそれぞれ正規化して得られた平均値、標準偏差及び各特徴量と、これら正規化された２つの群にシュミットの直交化を施して得られた各特徴量及び直交化係数と、直交化された２つの群をそれぞれ再度正規化して得られた第１特徴量及び第２特徴量の分散とを用いて、前記第１特徴量算出手段及び第２特徴量算出手段で算出された第１特徴量及び前記第２特徴量である変数を正規化し、直交化し、さらに再度正規化した後、シュミット距離を求め、このシュミット距離から濃度補正量を算出し、この濃度補正量を用いてＲＧＢデータの濃度補正を行なうことを特徴とする写真画像処理方法。
- 請求項１又は２に記載の写真画像処理装置と、ＲＧＢデータを光信号に変換して印画紙を露光する画像露光ヘッドを含む画像露光装置とを備えたことを特徴とする写真処理装置。
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