JP7321772B2 - 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
本実施形態は、環境光のもとストロボ光を発光して撮像した撮像画像に対して、撮像画像の色みを光源に応じて調整する。図1は、第1の実施形態における画像処理装置のハードウェア構成例を示す図である。
本実施形態の画像処理装置は、デジタルカメラなどの撮像装置100への適用例である。撮像装置100は、光学部101、撮像素子部102、A/D変換部103、画像処理部104、エンコーダ部105、メディアI/F106、CPU107、メモリ部108、及びシステムバス109を有する。さらに撮像装置100は、撮像系制御部110、発光部111、操作部112、キャラクタ生成部113、及び表示部114などをも備えている。
撮像素子部102は、光学部101にて結像された光学像をアナログ電気信号へと変換する撮像素子を有する。撮像素子部102は、さらにR(赤),G(緑),B(青)のフィルタ素子がベイヤ配列などの所定の配列となされたカラーフィルタを備えており、光学部101にて集光された被写体からの光を色成分ごとに分離する。
メディアI/F106は、PC/メディア115との間で画像データ等を送受信するためのインタフェイスである。PC/メディア115は、例えば、パーソナルコンピュータ、又は、ハードディスク、メモリカード、CFカード(CF(コンパクトフラッシュ)は登録商標)、SDカードなどの記録メディアである。メディアI/F106は、例えばUSB(Universal Serial Bus)などが用いられる。
なお本実施形態において、後述する標準形状情報と光量特性とは、予めROM116に格納されているものとする。これら標準形状情報および光量特性の詳細は後述する。
システムバス109は、撮像装置100の内部構成間でデータを送受信するためのバスである。
発光部111は、撮像時の照明補助を行うための補助光(いわゆるストロボ光)を発光する補助光源である。補助光源は、カメラの内蔵ストロボ装置でもよいし、外付けのストロボ装置であってもよい。発光部111は、撮像系制御部110によってストロボ発光やストロボ非発光といった発光動作が制御される。
キャラクタ生成部113は、文字データやグラフィックデータなどを生成する処理回路である。キャラクタ生成部113により生成された文字データあるいはグラフィックデータは、各種画像データに重畳されて表示部114に送られて表示される。
表示部114は、各種の画像データやカメラ設定メニューなどを表示する液晶ディスプレイなどである。
シャッターボタン118が半押しされると、撮像系制御部110は、光学部101を制御してAFロックとAEロックとを行う。なお、AFロックは、光学部101内のフォーカスレンズを駆動するオートフォーカスの制御において、焦点距離をロックする制御である。AEロックは、自動露出制御において露出値をロックする制御である。
そして、撮像装置100は、得られた形状情報と予め用意した光量特性とに基づいて、ストロボ発光画像の各画素についてストロボ光の寄与度を算出する。本実施形態において、形状情報は、撮像された画像の各画素に対応する被写体表面の法線ベクトルを画素値として持つ法線マップである。光量特性とは、ストロボ発光画像内の被写体領域の平均輝度Yfonと、ストロボ非発光画像内の被写体領域の平均輝度Yfoffとを入力とし、被写体が受けるストロボ光の入射光量Esを出力する関数F(Yfon,Yfoff)である。これらストロボ光の寄与度、形状情報、及び光量特性の詳細は後述する。なお本実施形態において、ストロボ光は、被写体に対してその位置に依らず一様に同じエネルギーをもって入射するものとする。すなわち、被写体が受けるストロボ光の入射光量Esは、画像上の位置に依らず一様であるものとする。
入力部201は、ストロボ発光状態で撮像されたRAW画像データをメモリ部108から読み出す画像取得処理を行う。そして、入力部201は、そのRAW画像データに対し、デモザイク処理、ノイズリダクション処理などを施してストロボ発光画像データIonを生成する。生成されたストロボ発光画像データIonは、第1補正部202、第2補正部203、生成部204、算出部207、及び合成部208へ送られる。
また入力部201は、ストロボ非発光状態で撮像したRAW画像データをメモリ部108から読み出す画像取得処理を行う。そして、入力部201は、そのRAW画像データに対し、ストロボ発光画像データIonと同様の処理を行ってストロボ非発光画像データIoffを生成して、第1補正部202及び算出部207へ送る。
図4は、標準形状情報400の例を説明する図であり、標準形状情報は3次元形状モデルとして予め用意されている。図4に例示した標準形状情報400は、人の顔領域Rfの3次元形状モデルとなされている。標準形状情報は、標準法線マップNsとそれに対応する器官位置Psとから成る。標準法線マップNsは、予め一般的な顔形状に基づいて作成した顔の法線情報を画素値として持つ画像データである。標準形状情報において、顔に含まれる画素Ns(u,v)には、画素値として顔表面の単位法線ベクトルのxyz成分値(Nsx(u,v)、Nsy(u,v)、Nsz(u,v))が格納されている。また、図中の斜線部で示されている顔領域外の画素については、法線ベクトルが存在しないことを示すnull値が格納されている。これにより、法線マップ中の画素値に基づいて顔領域と顔領域外との判別ができるようになっている。また、器官位置Psは、標準法線マップNs上における目、鼻及び口などの各器官の位置座標である。
第1補正部202は、ストロボ非発光画像データIoffを基に環境光に対応したホワイトバランス補正係数(WB補正係数)を算出し、この係数を用いて、ストロボ発光画像データIonから環境光に対応したWB補正画像データI'1を生成する。生成された画像データI'1は、合成部208へ送られる。
第2補正部203は、ストロボ発光画像データIonを基に、ストロボ光に対応したWB補正画像データI'2を生成する。生成された画像データI'2は、合成部208へ送られる。
検出部205は、ストロボ発光画像データIonから被写体の顔情報を検出し、その検出した顔情報を変形部206へ送る。被写体の顔情報は、画像上において被写体の顔が占める領域を示す顔領域と、顔に含まれる目や口などの各器官の画像上における位置座標を示す器官位置とに関する情報を含む。
検出部205は、まず、ストロボ発光画像データIonに対し、肌色の閾値を用いた閾値処理を行うことで、肌色の領域を検出し、その肌色領域を顔候補領域とする。そして、検出部205は、予め用意した顔画像テンプレートを用い、顔候補領域に対してマッチング処理を行い、尤度を算出する。次に、検出部205は、尤度に基づいて顔領域か否かの判定処理を行い、顔領域であると判定した場合に、その顔候補領域を顔領域として抽出する。また、検出部205は、抽出した顔領域内の各画素に対し、目、鼻、及び口にそれぞれの器官に対応した画像テンプレートを用いたマッチング処理により尤度を算出する。そして、検出部205は、その尤度が大きくなる画素位置を各器官の位置と判定する。検出部205は、以上の処理により顔領域Rfと器官位置Pとを検出する。
合成部208は、ストロボ発光画像データIonとストロボ光成分とに基づいて、画像の合成比率を算出し、この合成比率を用いて、環境光に対応したWB補正画像データI'1とストロボ光に対応したWB補正画像データI'2とを合成する。合成部208での合成処理により生成された画像データは、最終的なWB補正画像データI"として出力部209へ送られる。
出力部209は、合成部208で生成されたWB補正画像データI"を後段の処理部へ出力する。なお、出力部209は、出力前に、WB補正画像データI"に対してガンマ処理などの色処理を行ってもよい。
次にステップS602において、第1補正部202は、ストロボ非発光画像データIoffを用いて環境光に対応したWB補正係数を算出し、この係数を用いてストロボ発光画像データIonから環境光に対応したWB補正画像データI'1を生成する。WB補正係数の算出、および、WB補正画像の生成には、以下のようなオートWB調整手法を用いることができる。
αg1=1 ・・・式(2)
αb1=aveIoffG/aveIoffB ・・・式(3)
I'1G(i,j)=IonG(i,j)*αg1 ・・・式(5)
I'1B(i,j)=IonB(i,j)*αb1 ・・・式(6)
図7は、ステップS604において生成部204が行う法線マップ生成処理の詳細なフローチャートである。
ステップS701において、生成部204の検出部205は、ストロボ発光画像データIonから、前述したようにテンプレートマッチング等を用いて顔情報を検出する。
v'=a3u+a4v+a5 ・・・式(7)
次に、変形部206は、算出した変換パラメータを用いて標準法線マップを変形する。そして、変形部206は、ストロボ発光画像上の器官位置Pに標準法線マップ上の器官位置Psが一致するように、ストロボ発光画像と同サイズの画像上に変形後の標準法線マップを配置する。さらに変形部206は、配置した標準法線マップの周囲(顔領域外の部分)の画素に法線情報がないことを示すnull値を格納し、これをストロボ発光画像データに対応する法線マップNとする。
ステップS605において、算出部207は、法線マップNと光量特性Fとを用い、ストロボ発光画像の各画素(i,j)についてストロボ光成分Ys(i,j)を算出する。
図8はストロボ光成分の例を示す図である。本実施形態におけるストロボ光成分とは、光学部101によって集光される光のうち、ストロボ光が被写体に反射して光学部101に入射する光量を表す。一般に、被写体の反射光量は、入射光量が一定であったとしても、光の入射方向と反射面の法線方向とのなす角に応じて変化する。したがって、被写体表面全体が一様な強さのストロボ光を受けたとしても、撮像画像データに含まれるストロボ光成分は、画素位置ごとに被写体の表面形状に応じて変化する。本実施形態では光学部101の撮像光軸と平行に進むストロボ光が被写体表面でランバートの余弦則に従い反射すると見なし、算出部207は式(8)及び式(9)によりストロボ発光画像の各画素(i,j)に対応するストロボ光成分Ys(i,j)を算出する。
Es=F(Yfon,Yfoff) ・・・式(9)
第1の実施形態では、ストロボ発光時の顔領域の輝度とストロボ非発光時の顔領域の輝度とに基づいて、被写体が受けるストロボ光量を取得する方法について説明した。また、第1の実施形態では、ストロボ非発光時の撮像画像データを用いて環境光に対応したWB補正係数を算出している。
第2の実施形態では、ストロボ光源と被写体との位置関係に基づいて、被写体が受けるストロボ光量を推定(取得)する例について説明する。また、第2の実施形態では、撮像画像中のストロボ光成分を用いることで、ストロボ発光時の撮像画像データから環境光に対応したWB補正係数を算出する例についても説明する。
PC900は、CPU907、システムバス909、ROM916、RAM917、HDDI/F901、入力I/F903、出力I/F905を有して構成される。HDDI/F901は、HDD902や光ディスクドライブなどの二次記憶装置を接続する、例えばシリアルATA(SATA)などのインタフェイスである。CPU907は、HDDI/F901を介して、HDD902からのデータ読み出し、およびHDD902へのデータ書き込み等を行う。さらにCPU907は、HDD902に格納されたデータをRAM917に展開し、同様に、RAM917に展開されたデータをHDD902に保存することが可能である。入力I/F903は、マウス・キーボード904などの入力デバイスを接続する、例えばUSBなどのシリアルバスインタフェイスである。CPU907は、入力I/F903を介してマウス・キーボード904から各種信号を読み込むことが可能である。出力I/F905は、ディスプレイ906などの表示デバイスを接続する、例えばDVIなどの映像出力インタフェイスである。CPU907は、出力I/F905を介してディスプレイ906にデータを送り、表示を実行させることができる。なお、USBやIEEE1394などの双方向通信インタフェイスを利用すれば、入力I/F903と出力I/F905を一つにまとめることができる。また、本実施形態では、CPU907が画像処理部として機能する。また、標準形状情報と光量特性に加えて、ストロボ発光画像データがExifなどの写真用のメタデータを含む画像ファイルフォーマットで予めROM916またはHDD902に格納されているものとする。
まずステップS1101において、入力部1001は、ストロボ発光画像データ、標準形状情報、光量特性、及び撮像パラメータを取得し、後の処理を行う各部へ送る。
次のステップS1102で行われる処理は第1の実施形態のステップS604と同一であるため説明は省略する。
本実施形態では、ストロボ光源の位置および発光光軸を、それぞれ撮像装置の位置および撮像光軸と同一とみなす。さらに、ストロボ光源から被写体までの奥行き方向の距離を、撮像パラメータに含まれる被写体距離Dで近似する。その上で、算出部1002は、画素位置(i,j)に対応する被写体の3次元座標(x(i,j),y(i,j),z(i,j))を、式(12)~式(14)によって算出する。式(12)~式(14)に示すように、算出部1002は、撮像パラメータに含まれる焦点距離fと撮像センササイズ(H、W)を用いて3次元座標(x(i,j),y(i,j),z(i,j))を算出する。
y(i,j)=(j-H/2)*D/f・・・式(13)
z(i,j)=D ・・・式(14)
Es'(i,j)=F'(x(i,j),y(i,j),z(i,j)) ・・・式(16)
Refl(i,j)=(N(i,j)*L(i,j))*Cd+(L(i,j)*R(i,j))^n*Cs ・式(17)
以上説明した処理制御を行うことで、第2の実施形態の画像処理装置は、ストロボ光源と被写体との位置関係を考慮した、より精度の高いストロボ光成分を算出することができる。また、第2の実施形態の画像処理装置は、ストロボ非発光時の撮像画像データを取得することなく、環境光に対応したWB補正画像データを生成することができる。
また、本実施形態では、被写体距離DをExif情報から取得したが、他の方法で取得してもよい。例えば、予め撮像画像の画角に対する顔領域の大きさと被写体距離とを対応付けたLUTをROM916に格納しておき、ストロボ発光画像データから検出した顔領域の大きさと撮像画角とを基に、このLUTを参照して被写体距離Dが取得されてもよい。なお、撮像画角は焦点距離fおよび撮像センササイズ(H、W)から算出可能である。
なお、上述した各処理部のうち、第1補正部202、第2補正部203等については、その代わりとして、機械学習された学習済みモデルを代わりに用いて処理しても良い。その場合には、例えば、その処理部への入力データと出力データとの組合せを学習データとして複数個準備し、それらから機械学習によって知識を獲得し、獲得した知識に基づいて入力データに対する出力データを結果として出力する学習済みモデルを生成する。学習済みモデルは、例えばニューラルネットワークモデルで構成可能である。第1の実施形態の場合、例えば、二つの学習済モデルを用いる。まず、撮像画像を入力データとし、上述の実施形態で説明した環境光に対応したWB補正画像データI'1を出力データとして、学習した学習済モデルを第1補正部202に用いる。また、撮像画像を入力データとし、上述の実施形態で説明した環境光に対応したストロボ光に対応したWB補正画像データI'2を出力データとして、学習した学習済モデルを第2補正部203に用いる。このような学習済モデルを用いて、第1補正部202は、環境光に応じて撮像画像の色みが補正された補正画像を、第2補正部203は、ストロボ光に応じて撮像画像の色みが補正された補正画像を、出力する。
各補正部に適用された学習済みモデルは、前記処理部と同等の処理をするためのプログラムとして、CPUあるいはGPUなどと協働で動作することにより、前記処理部の処理を行う。なお、上記学習済みモデルは、必要に応じて一定の処理後に更新しても良い。
前述した実施形態では、デジタルカメラ等の撮像装置に画像処理装置が適用された例に挙げたが、撮像装置はデジタルカメラに限定されない。撮像装置は、例えばデジタルカメラ機能を備えたパーソナルコンピュータやタブレット端末、スマートフォン、携帯ゲーム機などの各種情報端末、カムコーダ、車載カメラ、監視カメラ、医療用カメラ、あるいは工業用カメラ等で取得された画像であってもよい。
上述の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明は、その技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
Claims (11)
- 環境光のもとで補助光を発光した状態で撮像した撮像画像を取得する画像取得手段と、
前記撮像画像に含まれる被写体の領域に対して3次元形状モデルを当てはめることにより、前記被写体の形状情報を生成する生成手段と、
前記補助光を発光した際に前記被写体が受ける補助光の光量を表す光量特性と、前記被写体の形状情報とに基づき、前記撮像画像の各画素における補助光の強さを表す補助光成分を取得する成分取得手段と、
前記環境光に応じて前記撮像画像の色みが補正された第1の補正画像を生成する第1の補正手段と、
前記補助光に応じて前記撮像画像の色みが補正された第2の補正画像を生成する第2の補正手段と、
前記第1の補正画像と前記第2の補正画像とを、前記補助光成分に基づく合成比率によって合成する合成手段と、
を有し、
前記第1の補正手段は、
前記補助光を発光した状態で撮像した撮像画像から、前記取得した補助光成分が所定の閾値以下である画素の画素値を抽出し、
該抽出した画素値に基づき前記環境光に対応したホワイトバランス補正係数を算出し、該ホワイトバランス補正係数を用いて前記撮像画像を補正することにより前記第1の補正画像を生成することを特徴とする画像処理装置。 - 前記第2の補正手段は、前記補助光に対応したホワイトバランス補正係数を用いて前記撮像画像を補正することにより、前記第2の補正画像を生成することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記生成手段は、前記撮像画像から、前記被写体である人物の顔の器官の位置を検出し、当該位置と、前記3次元形状モデルの顔の器官の位置とがほぼ一致するように、前記3次元形状モデルを変形して当てはめることを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
- 前記生成手段は、前記撮像画像から、画像の特徴点に基づいて特定のオブジェクトの領域の位置を検出し、当該位置と、前記3次元形状モデルの特定のオブジェクトの領域の位置とがほぼ一致するように、前記3次元形状モデルを変形して当てはめることを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
- 前記形状情報とは、前記撮像画像の各画素に対応する被写体表面の法線情報であることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記画像取得手段は、さらに、前記環境光のもとで前記補助光を発光しない状態で撮像した撮像画像を取得することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記光量特性は、前記補助光を発光した状態で撮像された撮像画像の輝度と、前記補助光を発光しない状態で撮像された撮像画像の輝度とに応じた、当該被写体が受ける前記補助光の光量を示す特性であることを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。
- 前記光量特性は、前記補助光を発光した光源に対する前記被写体の3次元位置情報に応じた、当該被写体が受ける前記補助光の光量を示す特性であることを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の画像処理装置。
- 前記第1の補正手段は、前記補助光を発光しない状態で撮像された撮像画像に基づいて、前記環境光に対応したホワイトバランス補正係数を算出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 画像処理装置が実行する画像処理方法であって、
環境光のもとで補助光を発光した状態で撮像した撮像画像を取得する画像取得工程と、
前記撮像画像に含まれる被写体の領域に対して3次元形状モデルを当てはめることにより、前記被写体の形状情報を生成する生成工程と、
前記補助光を発光した際に前記被写体が受ける補助光の光量を表す光量特性と、前記被写体の形状情報とに基づき、前記撮像画像の各画素における補助光の強さを表す補助光成分を取得する成分取得工程と、
前記環境光に応じて前記撮像画像の色みが補正された第1の補正画像を生成する第1の補正工程と、
前記補助光に応じて前記撮像画像の色みが補正された第2の補正画像を生成する第2の補正工程と、
前記第1の補正画像と前記第2の補正画像とを、前記補助光成分に基づく合成比率によって合成する合成工程と、
を有し、
前記第1の補正工程では、
前記補助光を発光した状態で撮像した撮像画像から、前記取得した補助光成分が所定の閾値以下である画素の画素値を抽出し、
該抽出した画素値に基づき前記環境光に対応したホワイトバランス補正係数を算出し、該ホワイトバランス補正係数を用いて前記撮像画像を補正することにより前記第1の補正画像を生成することを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータを請求項1乃至9のいずれか1項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
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