JP6003133B2 - 撮像装置、撮像制御方法及びプログラム - Google Patents
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Description
具体的には、逆光時に撮像された画像データに対して、ゲイン調整処理を行った後に顔検出を行うといったものである。
撮像装置1は、例えばデジタルカメラして構成される。
フォーカスレンズは、イメージセンサの受光面に被写体像を結像させるレンズである。ズームレンズは、焦点距離を一定の範囲で自在に変化させるレンズである。
光学レンズ部にはまた、必要に応じて、焦点、露出、ホワイトバランス等の設定パラメータを調整する周辺回路が設けられる。
光電変換素子は、例えばCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)型の光電変換素子等から構成される。光電変換素子には、光学レンズ部から被写体像が入射される。そこで、光電変換素子は、被写体像を光電変換(撮像)して画像信号を一定時間蓄積し、蓄積した画像信号をアナログ信号としてAFEに順次供給する。
このような撮像部16の出力信号によって表されるデータを、以下、「撮像画像のデータ」と呼ぶ。撮像画像のデータは、CPU11やRAM13等に適宜供給される。
出力部18は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、画像や音声を出力する。
記憶部19は、ハードディスクあるいはDRAM(Dynamic Random Access Memory)等で構成され、顔を表すモデルデータ(以下、適宜「識別器」と呼ぶ。)等の各種データを記憶する。
通信部20は、インターネットを含むネットワークを介して他の装置(図示せず)との間で行う通信を制御する。
ガンマ補正切替処理とは、顔検出のための画像のデータにガンマ補正を行うか否かを制御するための一連の処理をいう。
画像取得部41は、被写体の撮像画像のデータを取得し、取得した撮像画像のデータを画像生成部42に出力する。
画像生成部42は、画像取得部41を制御し、上記ライブビュー画像のデータを顔検出のための画像のデータとして受け取る。
具体的には、顔検出部43は、画像生成部42から入力されたライブビュー画像のデータに対して、異なる角度(顔に対する視点の位置)で顔をモデル化したデータである複数種の識別器(以下、「サブ識別器」と呼ぶ。)を識別器47から読み出す。そして、顔検出部43は、各サブ識別器の顔のモデルデータとライブビュー画像における検出対象の領域との類似度を表す評価値(スコア)を、例えばadaboost(アダブースト)アルゴリズムを用いて算出する。さらに、顔検出部43は、評価値が閾値以上の領域を顔領域の候補として検出し、各サブ識別器について、検出した顔領域の候補の数を反応値として算出する。なお、顔領域の候補が検出されたサブ識別器を、ライブビュー画像の検出対象の領域に反応したサブ識別器と呼ぶ。
なお、サブ識別器の反応値として、選択されたサブ識別器において顔領域の候補として検出された領域の評価値(アダブーストアルゴリズムによって算出したスコア)を用いることもできる。
顔枠設定部44は、顔検出部43から入力された顔領域を特定するデータを基に、検出された顔領域を識別するフレーム(以下、「顔枠」と呼ぶ。)の大きさ及び位置を決定する。そして、顔枠設定部44は、決定した顔枠の大きさ及び位置を表すデータを顔枠表示部48に出力する。
本実施形態では、顔検出のためのライブビュー画像を対象として、逆光等によって顔検出が行えない場合に、当該ライブビュー画像のデータに対してガンマ補正を行うよう制御する。そして、ガンマ補正を行った状態で特定の識別器による顔検出に成功すると、ガンマ補正を行わない状態でも当該特定の識別器で顔検出を行い、ガンマ補正を行った状態と行っていない状態との特定の識別器による反応値を比較する。そして、ガンマ補正を行っていない状態での反応値がガンマ補正を行った状態よりも大きい値である場合に、ガンマ補正をオフとする制御を行う。
ここで、本実施形態では、特定の識別器とは、ガンマ補正を行った状態で最も高い反応値を有するサブ識別器を指す。
次に、撮像装置1の動作を説明する。
[ガンマ補正切替処理]
図3は、撮像装置1が実行するガンマ補正切替処理の流れを示すフローチャートである。
ガンマ補正切替処理が開始されると、ステップS1において、ガンマ補正指示部45は、画像生成部42に対してガンマ補正を行わないことを示すガンマ補正指示信号を出力する。これにより、画像生成部42では、ガンマ補正を行うことなくライブビュー画像を出力する状態となる。
ステップS3において、顔検出部43は、顔領域が検出されたか否かの判定を行う。
画像生成部42から入力されたライブビュー画像において、顔領域が検出された場合、ステップS3においてYESと判定されて、処理はステップS4に進む。
これに対し、画像生成部42から入力された顔検出のためのライブビュー画像のデータにおいて、顔領域が検出されない場合、ステップS3においてNOと判定されて、処理はステップS5に進む。
このようなステップS4の処理の後、ガンマ補正切替処理が繰り返される。
ステップS5において、顔検出部43は、顔領域が検出されない処理ループがM(Mは予め設定された所定数)回繰り返されたか否かの判定を行う。即ち、顔領域が連続してM回検出されなかったか否かが判定される。これにより、顔領域の安定した検出をすべく、ガンマ補正を行うか否かを切り替えることができる。なお、本実施形態では、1フレームのライブビュー画像に対し、サブ識別器を全て適用し、1フレームで全てのモデルデータがマッチングされる。
これに対し、顔領域が検出されない処理ループがM回繰り返されている場合、ステップS5においてYESと判定されて、処理はステップS6に進む。
ステップS6において、顔検出部43は、ガンマ補正指示部45にガンマ補正起動信号を出力する。これにより、画像生成部42では、ガンマ補正を行うことで、顔検出のためのライブビュー画像のデータを顔検出部43に出力する状態になる。
ステップS8において、顔検出部43は、顔領域が検出されたか否かの判定を行う。
画像生成部42から入力されたライブビュー画像のデータにおいて、顔領域が検出されない場合、ステップS8においてNOと判定されて、処理はステップS9に進む。
ステップS9において、顔検出部43は、顔領域が検出されない処理ループがN(Nは予め設定された所定数)回繰り返されたか否かの判定を行う。即ち、顔領域が連続してN回検出されなかったか否かが判定される。これにより、顔領域の安定した検出をすべく、ガンマ補正を行うか否かを切り替えることができる。なお、ステップS5と同様に、1フレームのライブビュー画像に対し、サブ識別器を全て適用し、1フレームで全てのモデルデータがマッチングされる。
これに対し、顔領域が検出されない処理ループがN回繰り返されている場合、ステップS9においてYESと判定されて、処理はステップS1に進む。
ステップS10において、顔枠設定部44は、顔検出部43が検出した顔領域に顔枠を設定し、顔枠表示部48によって顔枠を表示する。
ステップS12において、反応値判定部46は、補正反応値よりも無補正反応値の方が大きいか否かの判定を行う。即ち、ステップS12では、ガンマ補正が行われていないライブビュー画像のデータ及びガンマ補正が行われたライブビュー画像のデータにおける検出の対象領域のいずれがサブ識別器のモデルデータとより類似しているかが判定される。
これに対し、補正反応値が無補正反応値以下である場合、ステップS12においてNOと判定されて、処理はステップS7に進む。
このように、顔検出のためのライブビュー画像のデータにガンマ補正が行われている状態で顔領域が検出されている際に、補正反応値よりも無補正反応値の方が大きい場合(即ち、顔のモデルデータとの類似度がより高い場合)にガンマ補正を行わない状態とすることで、ガンマ補正を行う必要がない状況において、速やかにガンマ補正を解除することができる。
これにより、逆光状態から順光状態に撮影環境が切り換わっても、当該撮影環境に速やかに対応した顔検出処理をすることができる。
次に、上記ガンマ補正切替処理に基づく制御の結果、撮像装置1において実現される制御の状態遷移について説明する。
図4は、撮像装置1における制御の状態遷移を示す図である。また、図5は、撮像装置1における制御の比較例の状態遷移を示す図である。図5に示す状態遷移図は、顔検出が行えない場合にのみガンマ補正を行うか否かを切り替える制御に基づくものであり、本願発明におけるステップS10〜S12の処理を行わない点で異なっている。
遷移条件C1:状態A1において顔領域が検出された場合(ステップS3でYESと判定された場合)
遷移条件C2:顔領域が検出されない処理ループがM回繰り返されていない場合(ステップS5でNOと判定された場合)
遷移条件C3:状態A1において顔領域が検出されない処理ループがM回繰り返された場合(ステップS5でYESと判定された場合)
(状態A2から状態A2への遷移条件)
遷移条件C4:状態A2において顔領域が検出された場合(ステップS8でYESと判定された場合)
遷移条件C5:顔領域が検出されない処理ループがN回繰り返されていない場合(ステップS9でNOと判定された場合)
遷移条件C6:状態A2において顔領域が検出されない処理ループがN回繰り返された場合(ステップS9でYESと判定された場合)
遷移条件C7:状態A2において最も補正反応値が高いサブ識別器に、ガンマ補正を行わないライブビュー画像のデータを適用して取得された無補正反応値が、その補正反応値よりも大きい場合(ステップS12でYESと判定された場合)
これに対し、図5に示す比較例では、状態A1及び状態A2を遷移する点及び遷移条件C1〜C6に従って状態を遷移する点で共通するものの、遷移条件C7に従って状態A2から状態A1に遷移することがない点で、撮像装置1における制御の状態遷移と異なっている。
図6は、図4及び図5の状態遷移図に従って制御が行われた場合の動作の比較を示す図である。なお、図6においては、人の顔部分を含む上半身が被写体となっており、被写体における斜線の密度は画像の明るさ(密度が高いほど暗い状態)を示している。
図6(a)では、撮像条件が逆光であり、この場合にガンマ補正が行われていないものとすると、顔領域の明るさが不十分となり、顔領域は検出されない。
図6(b)では、ライブビュー画像のデータにガンマ補正が行われており、この結果、ライブビュー画像において顔領域が検出される。
ここで、図5に示す比較例の状態遷移図に従って制御が行われると、図6(d)に示すように、顔領域が検出できなくなるまで、顔検出のためのライブビュー画像のデータにガンマ補正が行われ続ける状態となる。
そのため、撮像条件が逆光から順光に変化する場合等、撮像部16から出力されるライブビュー画像がより明るく変化する場合であっても、顔領域の検出をより確実に行うことができる。
そのため、顔領域が暗く、自動露出制御によって撮像画像の明るさを高める制御が行われる状況においても、顔検出のためのライブビュー画像のデータにおいてガンマ補正の効果が過剰になることを防止できる。また、撮影環境が逆光状態から順光状態に変化したことにより、その後のライブビュー画像中において顔検出が行えなくなる事態を抑制することもできる。
したがって、本実施形態に係る撮像装置1によれば、逆光状態や順光状態での顔検出処理をより適正に行うことが可能となる。
上記実施形態におけるガンマ補正切替処理のステップS3及びステップS8では、1フレームのライブビュー画像に対し、サブ識別器を全て適用し、1フレームで全てのモデルデータをマッチングすることとして説明した。
これに対し、ライブビュー画像の1フレームでは、サブ識別器の一部(例えば全9個のうちの3つ等)を適用して反応値を取得し、処理ループを複数回繰り返すことで、全てのサブ識別器を顔検出のためのライブビュー画像のデータに適用することができる。
この場合、ライブビュー画像にサブ識別器を適用するために要する処理能力を低減できるため、CPU11の動作クロック数を低下させることができる。
即ち、より低消費電力で、顔検出処理を実行することが可能となる。
上記実施形態におけるガンマ補正切替処理のステップS12では、補正反応値よりも無補正反応値の方が大きい場合に、顔検出のためのライブビュー画像のデータに対するガンマ補正を行わないように制御するものとして説明した。
これに対し、ステップS12において、補正反応値よりも無補正反応値の方が設定した閾値Th以上大きい場合に、顔検出のためのライブビュー画像のデータに対するガンマ補正を行わないものと判定することができる。
これにより、周囲の明るさに変動が大きい場合には、ガンマ補正を行う状態から行わない状態へと切り替わり難くなり、ガンマ補正の切り替えが頻繁に発生する事態を抑制できる。
したがって、逆光状態や順光状態での顔検出処理をより適正に行うことが可能となる。
これにより、ガンマ補正が不要な状況となった後、ガンマ補正されていないライブビュー画像に対して被写体領域の検出を行うことができる。
これにより、自動露出制御によって撮像画像の明るさを高める制御が行われる状況においても、被写体領域の検出のためのライブビュー画像のデータにおいてガンマ補正の効果が過剰になることを防止できる。
これにより、ガンマ補正を行わない状態へと切り替える条件を、ガンマ補正を行わない方が確実に類似度が大きい場合に設定することができる。また、閾値Thを適宜変化させることにより、ガンマ補正を行わない状態へと切り替える状態変化のし易さを制御することができるため、より適切に被写体領域の検出を行うことが可能となる。
識別器47は、顔のモデルデータであり、顔検出部43は、顔のモデルデータとライブビュー画像の領域との類似度に基づいて、顔領域を被写体領域として検出できるか否かを判定する。
これにより、逆光状態等における環境下でも被写体における顔領域の検出をより適正に行うことが可能となる。
例えば、本発明は、撮像機能を有する電子機器一般に適用することができる。具体的には、例えば、本発明は、ノート型のパーソナルコンピュータ、ビデオカメラ、携帯電話機、Webカメラ、ポータブルゲーム機等に適用可能である。
換言すると、図2の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が撮像装置1に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図2の例に限定されない。
また、1つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成しても良いし、ソフトウェア単体で構成しても良いし、それらの組み合わせで構成しても良い。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであっても良い。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであっても良い。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等により構成される全体的な装置を意味するものとする。
[付記1]
画像を順次取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段により順次取得される画像中の被写体領域を検出するための複数種の識別器を記憶する識別器記憶手段と、
前記識別器記憶手段により記憶された複数種の識別器に基づいて、前記画像取得手段により順次取得される画像の被写体領域を検出できるか否かを判定する検出判定手段と、
前記検出判定手段により前記被写体領域が検出できないと判定されると、前記順次取得される画像のデータを補正処理する補正手段と、
前記補正手段によりデータが補正処理された画像の領域と前記識別器との第1の類似度を算出する第1の類似度算出手段と、
前記補正手段によりデータが補正処理されていない画像の領域と前記識別器との類似度を算出する第2の類似度算出手段と、
前記第1の類似度算出手段により算出された第1の類似度と、前記第2の類似度算出手段により算出された第2の類似度とを比較する類似度比較手段と、
前記類似度比較手段による比較結果に基づいて、前記補正手段により補正処理を解除するか否かを判定する解除判定手段と、
を備えることを特徴とする撮像装置。
[付記2]
前記解除判定手段により前記補正処理を解除すると判定されると、当該補正処理が解除された画像に対して、前記検出判定手段に前記被写体領域を検出させる検出制御手段をさらに備えたことを特徴とする付記1に記載の撮像装置。
[付記3]
前記解除判定手段は、前記第1の類似度よりも前記第2の類似度の方が大きい場合に、前記補正手段による補正処理を解除することを特徴とする付記1または2に記載の撮像装置。
[付記4]
前記解除判定手段は、前記第1の類似度よりも前記第2の類似度の方が設定値以上大きい場合に、前記補正手段による補正処理を解除することを特徴とする付記1または2に記載の撮像装置。
[付記5]
前記識別器は、顔のモデルデータであり、
前記検出判定手段は、顔のモデルデータと前記画像の領域との類似度に基づいて、顔領域を前記被写体領域として検出できるか否かを判定することを特徴とする付記1から4のいずれか1つに記載の撮像装置。
[付記6]
画像を順次取得する画像取得ステップと、
所定の記憶手段により記憶された複数種の識別器に基づいて、前記画像取得ステップにより順次取得される画像の被写体領域を検出できるか否かを判定する検出判定ステップと、
前記検出判定ステップにより被写体領域が検出できないと判定されると、前記順次取得される画像のデータを補正処理する補正ステップと、
前記補正ステップにおいてデータが補正処理された画像の領域と前記識別器との第1の類似度を算出する第1の類似度算出ステップと、
前記補正ステップにおけるデータが補正処理されていない画像の領域と前記識別器との類似度を算出する第2の類似度算出ステップと、
前記第1の類似度算出ステップにおいて算出された第1の類似度と、前記第2の類似度算出ステップにおいて算出された第2の類似度とを比較する類似度比較ステップと、
前記類似度比較ステップにおける比較結果に基づいて、前記補正ステップによる補正処理を解除するか否かを判定する解除判定ステップと、
を含むことを特徴とする撮像制御方法。
[付記7]
コンピュータを、
画像を順次取得する画像取得手段、
所定の記憶手段により記憶された複数種の識別器に基づいて、前記画像取得手段により順次取得される画像の被写体領域を検出できるか否かを判定する検出判定手段、
前記検出判定手段により被写体領域が検出できないと判定されると、前記順次取得される画像のデータを補正処理する補正手段、
前記補正手段によりデータが補正処理された画像の領域と前記識別器との第1の類似度を算出する第1の類似度算出手段、
前記補正手段によりデータが補正処理されていない画像の領域と前記識別器との類似度を算出する第2の類似度算出手段、
前記第1の類似度算出手段により算出された第1の類似度と、前記第2の類似度算出手段により算出された第2の類似度とを比較する類似度比較手段、
前記類似度比較手段による比較結果に基づいて、前記補正手段による補正処理を解除するか否かを判定する解除判定手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
Claims (11)
- 画像を順次取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段により取得される画像を補正処理する補正手段と、
前記画像取得手段により順次取得される画像中の被写体領域を検出するための識別器を記憶する識別器記憶手段と、
前記補正手段により補正処理された前記画像内の領域と前記識別器との第1の類似度を算出する第1の類似度算出手段と、
前記補正手段により補正処理されなかった前記画像内の領域と前記識別器との第2の類似度を算出する第2の類似度算出手段と、
前記第1の類似度算出手段により算出された第1の類似度と、前記第2の類似度算出手段により算出された第2の類似度とを比較する類似度比較手段と、
前記類似度比較手段による比較結果に基づいて、前記画像取得手段により取得される画像から前記被写体領域を検出する検出手段と、
を備えることを特徴とする撮像装置。 - 前記検出手段は、前記第1の類似度よりも前記第2の類似度の方が大きい場合に、前記第2の類似度に基づいて、前記画像から前記被写体領域を検出する、
ことを特徴とする請求項1に記載の撮像装置。 - 前記検出手段は、前記第1の類似度よりも前記第2の類似度の方が小さい場合に、前記第1の類似度に基づいて、前記画像から前記被写体領域を検出する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の撮像装置。 - 前記検出手段は、前記類似度比較手段による比較結果に基づいて、前記補正手段による補正処理を解除するか否かを判定する解除判定手段を更に備え、
前記検出手段は、前記解除判定手段により前記補正処理を解除すると判定された場合、当該補正処理が解除された画像から、前記被写体領域を検出する、
ことを特徴とする請求項1から3の何れか1項に記載の撮像装置。 - 前記解除判定手段は、前記第1の類似度よりも前記第2の類似度の方が大きい場合に、前記補正手段による前記補正処理を解除する、
ことを特徴とする請求項4に記載の撮像装置。 - 前記第1の類似度よりも前記第2の類似度の方が設定値以上大きい場合に、前記第2の類似度の方が前記第1の類似度よりも大きいものとする、
ことを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の撮像装置。 - 前記画像取得手段により順次取得される前記画像中の前記被写体領域を検出できるか否かを判定する検出判定手段、
を更に備え、
前記補正手段は、前記検出判定手段により前記被写体領域が検出できないと判定された場合に、前記順次取得される画像を補正処理する、
ことを特徴とする請求項1から6の何れか1項に記載の撮像装置。 - 前記識別器は、顔のモデルデータであり、
前記検出判定手段は、顔のモデルデータと画像内の領域との類似度に基づいて、顔領域を前記被写体領域として検出できるか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項7に記載の撮像装置。 - 前記補正手段は、前記画像取得手段により取得される画像の明るさを補正処理する、
ことを特徴とする請求項1から8の何れか1項に記載の撮像装置。 - 画像を順次取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップにより取得される画像を補正処理する補正ステップと、
前記画像取得ステップにより順次取得される画像中の被写体領域を検出するための識別器を記憶する識別器記憶ステップと、
前記補正ステップにより補正された前記画像内の領域と前記識別器との第1の類似度を算出する第1の類似度算出ステップと、
前記補正ステップにより補正されなかった前記画像内の領域と前記識別器との第2の類似度を算出する第2の類似度算出ステップと、
前記第1の類似度算出ステップにより算出された第1の類似度と、前記第2の類似度算出ステップにより算出された第2の類似度とを比較する類似度比較ステップと、
前記類似度比較ステップによる比較結果に基づいて、前記画像取得ステップにより取得される画像から前記被写体領域を検出する検出ステップと、
を含むことを特徴とする撮像制御方法。 - コンピュータを、
画像を順次取得する画像取得手段、
前記画像取得手段により取得される画像を補正処理する補正手段、
前記画像取得手段により順次取得される画像中の被写体領域を検出するための識別器を記憶する識別器記憶手段、
前記補正手段により補正された前記画像内の領域と前記識別器との第1の類似度を算出する第1の類似度算出手段、
前記補正手段により補正されなかった前記画像内の領域と前記識別器との第2の類似度を算出する第2の類似度算出手段、
前記第1の類似度算出手段により算出された第1の類似度と、前記第2の類似度算出手段により算出された第2の類似度とを比較する類似度比較手段、
前記類似度比較手段による比較結果に基づいて、前記画像取得手段により取得される画像から前記被写体領域を検出する検出手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
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