KR20110033980A - 얼굴 검출 기능을 사용한 얼굴 및 피부의 자동 미화 - Google Patents

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Abstract

얼굴 이미지의 부분-영역들에 해당하는 휘도 데이터에 국부 평활화 커널을 적용하도록 얼굴 이미지 내의 부분-영역들이 식별되어 향상된다. 특정의 원래 픽셀들과 얼굴의 하나 이상의 향상된 부분-영역들에 해당하는 픽셀들이 결합되어 있는 향상된 얼굴 버전을 포함하는 향상된 얼굴 이미지가 생성된다.

Description

얼굴 검출 기능을 사용한 얼굴 및 피부의 자동 미화{Automatic face and skin beautification using face detection}
본 발명은 이미지 처리에 관한 것으로, 특히 얼굴 이미지들 내에서 검출된 부분-영역들의 이미지 처리에 관한 것이다.
프록터(Proctor) 및 갬블(Gamble) 명의의 미국 특허 제6,571,003호(이하 'P&G 특허'라 함)에는 얼굴들, 예컨대 뺨들의 부분-영역들이나, 모서리(corner) 또는 코, 눈 또는 입과 같은 랜드마크(landmark)의 포인트들에 의해 정해진 부위들 내의 점들, 주름들, 세공(pore)들, 및 조직(texture)과 같은 얼굴 결함들을 찾아서 수정하는 기법이 기재되어 있다. 그러한 기법은 상기 정해진 부위를 마스크(mask)로 대체시키는 단계를 포함한다. 상기 P&G 특허에는 컬러를 전자(電子) 방식으로 변경하는 기법이 개시되어 있다.
또한, 상기 P&G 특허에는 조명 경사도(lighting gradient)들 및 조명 변이도(lighting variance)들을 검출 및 보정하는 기법이 기재되어 있다. 이러한 조명 경사도들 또는 변이도들은 얼굴 피부 상에 광택 또는 더 밝은 영역을 초래시킬 수 있는 방향성 조명이 존재하는 실례(instance)들을 포함하는 것이라고 여겨진다. 본원과 동일한 양수인에게 양도된 미국 특허출원 제12/038,147호, 제61/106,910호 및제61/221,425호에는 방향성 조명을 검출하는데 바이올라(Viola)-존스(Jones) 타입 분류기의 캐스케이드들을 사용하는 기법들이 기재되어 있다. 그러나, 조명 경사도의 결정 및 보정은 포괄적 분석(global analysis)을 포함하는 것이 전형적이며, 예외로는 본원과 동일한 양수인에게 모두 양도되어 있는, 미국 특허 제7,403,643호 및 제7,315,631호, 및 미국 공개출원 제2008/0037840호로 공개된 미국 출원 제11/766,674호, 및 미국 출원 제12/063,089호, 제61/091,700호, 제61/120,289호 및 제12/479,593호에 기재된 기법들과 같은 얼굴-추적 기법들과 병합하는 것이 가능하다. 그러한 기법들보다는 오히려 특정 적용예들에 대해 그리고/또는 특정 조건들, 환경들 또는 제한들에 의해 덜 효율적인 포괄적 분석을 포함하는 국부 블러링 커널(local blurring kernel)을 사용하는 기법을 채용하는 것이 바람직하다.
코닥(Kodak) 명의의 특허 제7,212,657호(이하 '코닥 특허'라 함)의 그림 13 및 14에는 (휘도(luminance) 이미지 및 평균 휘도 이미지의 생성에 기반하는) 음영/피크 이미지(shadow/peak image), 블러 이미지(blur image), 및 블랜딩(blending) 처리된 이미지들을 생성하는 기법이 예시되어 있다. 코닥 특허에는 휘도 이미지로부터 평균 휘도 이미지를 감산함으로써 음영/강조 강도(shadow/highligt strength) 이미지가 생성되는 기법이 기재되어 있다. 또한, 코닥 특허의 그림 16에 도시되어 있는 바와 같이, 요소 1530이 "피크/밸리 맵(peak/valley map) 및 컬러 인포(color info)를 사용하여 휘도(luminance) 및 크로미넌스(chrominance) 스케일링 인자(scaling factor)들을 생성하는 것"으로 지칭되어 있으며 요소 1540이 "마스크 영역들 내의 픽셀들의 휘도 및 크로미넌스를 수정하는 것"으로 지칭되어 있다. 얼굴 검출이 코닥 특허에 기재되어 있지만 얼굴 추적은 기재되어 있지 않다.
코닥 특허의 기법은, P&G 특허의 기법과 같이, 포괄적 이미지 조작들을 포함한다. 다시 말하면, "휘도 이미지"는 전체 이미지에 미치지 못하는 것은 모두 포함하지 않는 것으로 보이며, "블러 이미지"는 전체 이미지에 대한 커널의 적용을 포함하고, "블렌딩 처리된 이미지"는 3개의 포괄적 이미지 사본들을 포함한다. "블러 이미지"는, 특히 그 적용이 자원 한정적인 내장 시스템(resource constrained embedded system)을 포함하는 경우에는 이미지의 조작을 위해 대량의 메모리가 사용됨을 의미하는 크로미넌스 및 휘도 데이터를 포함한다. 휘도 및 크로미넌스 스케일링 인자들과 관련해서는, 비록 휘도 및 크로미넌스 스케일링 인자들이 국부 스케일링 인자들을 포함한다 하더라도, 코닥 특허에는 휘도 및 크로미넌스 스케일링 인자들이 전체 이미지에 미치지 못하는 것 모두에 대한 적용을 위해 생성되는 것으로 기재되어 있지 않다.
본원과 동일한 양수인에게 양도되어 있는 미국 특허출원 제11/856,721호 및 제12/330,719호에는 평균 휘도 이미지, 또는 음영 또는 블러 이미지와 같은 포괄적 속성들의 결정 또는 포괄적 분석을 포함하지 않고 이미지의 관련 영역들에 걸친 단일 래스터 방식의 스캔(scan)으로서 적용될 수 있는 기법이 기재되어 있다. 미리 결정된 영역들을 통한 그러한 단일 통과 스캔은 P&G 특허 및 코닥 특허 중 어느 하나보다 디지털 카메라들과 같은 내장 시스템들에 훨씬더 효율적이고 적합한 기법을 제공한다.
휴렛 패커드(Hewlett Packard; HP) 명의로 공개된 특허출원 제2002/0081003호(이하 'HP 공보'라 함)에는 예컨대 흠(blemish) 또는 주름(wrinkle)을 포함할 수 있는 기다란 형태의 이미지에 걸쳐 컬러를 적용하는 것이 전형적인 에어-브러싱(air-brushing) 기법이 언급되어 있다. 또한 HP 공보에는 사람 얼굴의 이미지상의 주름에 대한 블러링 기법이 언급되어 있으며 그 외에도 주름들 및 주변 피부를 정의하는 컬러 값들의 블러링 또는 블렌딩 기법이 구체적으로 기재되어 있다. HP 출원에는 예컨대 얼굴 특징을 음영처리하도록 얼굴 특징을 밝게 하거나 어둡게 하는 명도(brightness)의 변경이 언급되어 있으며 얼굴 특징을 음영처리하도록 얼굴 특징에 관련된 피부의 컬러 값들의 변경이 채택되어 있다. 더욱이, HP 특허에는 컬러 값들을 블러링함으로써 헤어라인을 선명하게 하고 그리고/또는 이마 및/또는 뺨들을 블러링하는 것이 개시되어 있다. 완전 분해능 또는 낮은 분해능의 다수의 이미지에 걸친 얼굴 검출 및 얼굴 추적 및/또는 완전 분해능의 주요 이미지를 캡처링하기 전에, 완전 분해능의 주요 이미지를 캡처링하는 동안에 또는 완전 분해능의 주요 이미지를 캡처링한 후에 별도의 이미징 시스템으로 캡처링되는 사전 보기들, 사후 보기들 및/또는 기준 이미지들과 같은 부분샘플 기준 이미지들에 걸친 얼굴 검출 및 얼굴 추적이 상기 HP 특허에는 기재되어 있지도 않고 디지털 얼굴 이미지의 휘도 데이터를 평활화하거나 또는 블러링하려는 어떠한 제안도 시사되어 있지 않다.
인상 사진(portrait)은 디지털 사진에 있어서 가장 대중화된 장면들 중 한 장면이다. 인상 사진 이미지들 상의 이미지 리터칭(image retouching)은 이미지 처리 시스템의 바람직한 컴포넌트 기법이다. 사용자들은 종래의 소프트웨어를 통해 주름들 및 흠들을 은닉함으로써 인상 사진을 외관상 더 보기 좋게 하려고 시도하는데 많은 시간을 소비할 수 있다. 디지털 스틸 카메라, 카메라-폰, 또는 이미지 획득 컴포넌트들(예컨대, 렌즈, 이미지 센서) 및 프로세서를 지니는 다른 핸드헬드 또는 이와는 달리 휴대가능한 가전 기기(consumer appliance)와 같은 내장 장치에 적합한 혁신적인 '자동 인상 사진 장면 인핸서(automatic portrait scene enhancer)를 제공할 필요가 있다.
본 발명은 프로세서를 사용하여 디지털 이미지에 내재하는 얼굴 외관을 향상시키기 위한 기법을 제공하는 것이다.
프로세서를 사용하여 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키기 위한 방법이 제공된다. 얼굴을 포함하는 장면의 이미지가 획득된다. 상기 얼굴은 상기 디지털 이미지 내에서 식별된다. 국부 휘도 평활화(localized luminance smoothing)로 향상될 하나 이상의 부분-영역들은 상기 얼굴 내에서 식별된다. 하나 이상의 국부 휘도 평활화 커널들은 상기 얼굴 내에서 식별되는 하나 이상의 부분-영역들 중 하나에 각각 적용되어 상기 얼굴의 하나 이상의 향상된 부분-영역들이 생성되게 한다. 상기 하나 이상의 국부 평활화 커널들은 상기 얼굴 내에서 식별되는 하나 이상의 부분-영역들의 휘도 데이터에 적용된다. 상기 얼굴의 하나 이상의 향상된 부분-영역들에 해당하는 픽셀들과 결합된 특정의 원래 픽셀들을 포함한 향상된 얼굴 버전을 포함하는 향상된 이미지가 생성된다. 상기 향상된 이미지 및/또는 부가적으로 처리된 버전이 디스플레이되고, 전송되며, 통신되고 그리고/또는 디지털 방식으로 저장되며 그리고/또는 다른 방식으로 출력된다.
상기 국부 휘도 평활화는 휘도 데이터의 블러링 또는 평균화(averaging), 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.
하나 이상의 국부 컬러 평활화 커널들은 상기 하나 이상의 부분-영역들에 적용될 수 있다. 보정된 이미지의 하나 이상의 향상된 부분-영역들은 또한 적어도 국부 컬러 평활화에 의해 얼굴의 원래 픽셀들로부터 수정된 픽셀들 또는 다른 방식으로 처리된 픽셀들을 포함할 수 있다.
노이즈 감소 및/또는 향상은 상기 하나 이상의 부분-영역들에 적용될 수 있다. 보정된 이미지의 하나 이상의 향상된 부분-영역들은 또한 적어도 국부 노이즈 감소 및/또는 향상에 의해 얼굴의 원래 픽셀들로부터 수정된 픽셀들 또는 다른 방식으로 처리된 픽셀들을 포함할 수 있다.
얼굴의 하나 이상의 부분-영역들에 내재하는 피부 톤(skin tone)이 없는 특정 픽셀들은 임계 피부 톤(threshold skin tone)을 지니지 않는 것으로 결정될 수 있다. 이와 같은 피부 톤이 없는 픽셀들은 제거될 수 있고, 대체될 수 있으며, 강도(intensity) 면에서 감소될 수 있고, 그리고/또는 컬러(color) 면에서 수정될 수 있다.
하나 이상의 향상된 부분-영역들의 향상된 픽셀들은 원래 픽셀 강도들 및 하나 이상의 원래 부분-영역들 및/또는 향상된 부분-영역들에 내재하는 국부 평균 강도들 간의 관계에 대한 하나 이상의 함수들을 포함하는 향상된 강도들을 포함할 수 있다.
하나 이상의 입 및/또는 눈 영역들이 얼굴 내에서 검출될 수 있다. 하나 이상의 입 및/또는 눈 영역들에 내재하는 하나 이상의 부분-영역들의 자연 컬러는 식별되어 향상될 수 있다. 이와 같은 부분-영역들은 하나 이상의 치아들, 입술들, 혀(tongue)들, 눈의 흰자위(eye white)들, 눈썹들, 홍체(iris)들, 속눈썹들, 및/또는 동공들을 포함할 수 있다.
렌즈, 이미지 센서 및 프로세서, 상기 프로세서를 프로그램하여 본원 명세서에 기재된 방법들, 특히 디지털 이미지에 내재하는 얼굴 또는 다른 특징의 외관을 향상시키기 위한 방법들 중 어느 하나를 수행하기 위한 프로세서-판독가능 코드가 수록된 프로세서-판독가능 메모리를 포함하는 디지털 이미지 획득 장치가 또한 제공된다.
또한, 하나 이상의 프로세서들을 프로그램하여 본원 명세서에 기재된 방법들 중 어느 하나를 수행하기 위한 코드가 수록된 하나 이상의 프로세서-판독가능 매체가 제공된다.
몇몇 실시예들에서는, 완전 분해능의 주요 이미지로서 동일 또는 개별 이미징 시스템으로 획득되는 사전 보기(preview)들, 사후 보기(postview)들 또는 다른 기준 이미지들을 사용하는 얼굴 추적은 얼굴 미화(face beautification)와 결합된다. 이는 얼굴 특징들 또는 얼굴 영역들의 평활화 및/또는 블러링, 주름/흠 제거, 또는 다른 '디지털 화장 수정(digital cosmetic adjustment)'들을 포함한다. 몇몇 실시예들에서는, 보기 흉한 특징을 평활화하기 위해 휘도 채널이 사용되지만, 상기 몇몇 실시예들 중 한정된 실시예들에서는 어떠한 컬러 채널도 사용하지 않고 평활화하기 위해 단지 휘도 채널만이 사용된다. 다른 실시예들에서는 상기 휘도 채널에 추가해서 하나 이상의 컬러 채널들이 사용되며, 이들은 또한 얼굴 추적을 사용할 수도 있고 사용하지 않을 수도 있다.
몇몇 실시예들에서는, 얼굴 영역의 국부 수정이 특정 픽셀을 에워싸는 픽셀 값들의 평균에 기반하여 수행된다. 이러한 국부 평균화/블러링 커널은 단지 휘도 채널상에만 적용될 수 있음으로써, 휴대용 디지털 카메라, 카메라-폰, 카메라가 장착된 핸드헬드 컴퓨팅 장치 등과 같은 내장 시스템에서의 계산 부담을 감소시켜 줄 수 있다.
단일-통과 필터링 커널은 이미지의 소정 영역들에 내재하는 국부 휘도 값들 상에만 작용하도록 구성될 수 있으며, 이진(binary) 피부 맵과 결합될 수 있다. 이는 디지털 카메라와 같은 내장 이미지 시스템 내에서 더 적은 용량의 메모리를 사용하고 더 신속하게 실행하게 함으로써 훨씬 더 효율적이다.
얼굴의 하나 이상의 부분-영역들의 선택된 휘도 값들을 변경시킴으로써 블러링 또는 음영처리가 이루어질 수 있다. 한 실시예는 예컨대 주름 또는 흠을 포함할 수 있는 기다란 형태의 이미지에 걸쳐 휘도를 적용 또는 공제하는 것을 포함한다. 블러링은 또한 사람의 얼굴 이미지 상에 주름을 포함하는 얼굴 특징 영역에 적용될 수 있다. 주름들 및 주변 피부를 정의하는 얼굴 특징 영역, 예컨대 관자놀이(temple) 영역, 코의 측면, 이마, 아래턱, 뺨 영역의 휘도 값들이 블러링 및/또는 블렌딩된다. 명도(brightness)는 얼굴 특징을 밝게 하거나 어둡게 하도록, 예컨대 얼굴 특징을 음영처리하도록 변경될 수 있고, 이는 얼굴 특징을 음영처리하거나 밝게 하도록 상기 얼굴 특징에 관련된 피부의 휘도 값들을 변경함으로써 달성될 수 있다.
몇몇 실시예들에서는, 획득 프로세스의 일부로서 하나 이상의 얼굴들을 포함하는 스틸 이미지의 카메라-자체 처리(in-camera processing)를 포함하는 기법이 제공된다. 상기 기법은 휴대용 카메라 상에서의 디지털 방식으로 획득된 스틸 이미지에 내재하는 얼굴을 포함하는 픽셀 그룹을 식별하는 것을 포함한다. 상기 픽셀 그룹을 포함하는 이미지의 하나 이상의 제1 처리 부분들이 결정된다 (상기 제1 부분은 포그라운드(foreground)로 특징지워질 수 있다.) 그리고 나서, 상기 픽셀 그룹과는 다른 이미지의 하나 이상의 제2 처리 부분들이 결정된다(그리고 상기 제2 부분은 백그라운드(background)로 특징지워질 수 있다.) 상기 기법은 평활화, 블러링, 노이즈 감소 또는 향상의 결정 레벨로나, 또는 상기 얼굴을 포함하는 처리된 이미지를 생성하도록 상기 제2 처리 부분에 평활화, 블러링, 노이즈 감소 또는 향상 또는 다른 처리를 실질적으로 적게 적용하거나 전혀 적용하지 않으면서 픽셀들의 하나 이상의 휘도 성분들을 포함하는 다른 피부 향상 기법으로 상기 제1 처리 부분을 자동으로 카메라-자체 처리하는 것을 포함할 수 있다. 그리고 나서, 상기 처리된 이미지 또는 상기 얼굴을 포함한 부가적으로 처리된 버전이 저장되고, 디스플레이되며, 전송되고, 통신되며, 투영되거나 또는 다른 방법으로 제어되거나 예컨대 프린터, 디스플레이용 다른 컴퓨팅 장치, 또는 상기 카메라-자체 처리된 이미지를 보기 위한 다른 디지털 렌더링 장치에 출력된다. 상기 방법은 얼굴을 포함하는 낮은 분해능의 이미지 집합을 카메라-자체로 생성하고, 카메라-자체로 캡처링하거나 다른 방법으로 획득하는 것과, 상기 낮은 분해능의 이미지 집합의 분석을 포함하는 제1 처리 부분을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 상기 분석은 낮은 분해능의 이미지 집합에 내재하는 얼굴을 추적하는 것을 포함할 수 있다.
이하에서는 예로써 첨부 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들을 기술한다.
본 발명은 사람 자신의 나이처럼 보이게 하도록 얼굴을 자연 그대로 남겨두지만 여전히 얼굴의 외관을 개선시키는데 유리하다.
도 1a 및 도 1b는 처리 전의 얼굴 이미지 및 처리 후의 얼굴 이미지를 각각 예시한 도면들로서, 상기 처리는 얼굴 영역들에 선택적 평활화 또는 블러를 적용한 것을 포함하는 도면들이다.
도 2a 내지 도 2c는 얼굴 영역들의 식별, 및 얼굴 이미지의 처리 전 및 처리 후 버전을 각각 예시한 도면들로서, 상기 처리는 특정 얼굴 영역들의 선택적 평활화 또는 블러링의 적용을 포함하는 도면들이다.
얼굴 영역을 포함하는, 적어도 하나의 기준 이미지, 및 몇몇 실시예들에서는 둘 이상의 기준 이미지를 사용하여, 상기 얼굴 영역이 검출된다. 다수의 기준 이미지들이 사용되는 그러한 실시예들에서는, 얼굴 영역이 추적(tracking)되는 것이 바람직하다. 얼굴 검출 및 추적은 앞서 언급되고 이하 언급되는 미국 특허들 및 미국 특허 출원들에 기재된 하나 이상의 기법들에 따라 수행되는 것이 바람직하다.
하나의 입력 이미지 및 상기 입력 이미지의 하나 이상, 바람직하게는 2 이상의 보다 작고, 부분샘플링되며, 그리고/또는 축소된 분해능을 갖는 버전들(예컨대, 하나는 QVGA이고 또 하나는 XGA인 버전들)이 제공될 경우에, 상기 입력 이미지에 내재하는 얼굴 및 상기 얼굴의 눈들의 위치가 얼굴 검출 및 바람직하게는 얼굴 추적을 사용하여 결정된다. 도 1a는 얼굴을 포함하는 처리되지 않은 이미지, 또는 적어도 원래 이미지 데이터를 갖는 얼굴 이미지 또는 본원 명세서에서 실시예들을 참조하여 기재된 바와 같은 선택적 국부 평활화 또는 블러링에 의해서라기 보다는 다른 방법으로 처리된 이미지 데이터를 갖는 얼굴 이미지의 일례를 도시한 것이다. 얼굴 미화 방법은 선택적 블러, 및/또는 국부 평균화와 같은 다른 평활화를 적용하는 것이거나 피부를 향상시키는, 이하에 구체적으로 기재된 방법들, 예컨대 주름들 및/또는 점들을 연화(softening) 및/또는 감소시키는 방법들 중 하나 이상의 방법들에 따르는 것이다. 도 1a는 선택적 평활화를 적용하기 전의 처리되지 않은 얼굴 이미지를 예시한 것이다. 도 1b는 도 1a의 얼굴 이미지가 처리된 버전, 즉 얼굴의 특정 부분-영역들에 선택적 평활화를 적용한 후의 얼굴 이미지 버전을 예시한 것이다.
대표적인 실시예에서는, 상기 방법이 다음과 같이 수행될 수 있다. 예컨대, 사각형 부분-영역들 또는 하나 이상의 교두부분(cusp)들 또는 이와는 달리 깎아지른 세그먼트 교차부분(segmental intersection)들 또는 불연속부분들을 갖거나 갖지 않은 다른 다각형이나 만곡 또는 부분적으로 만곡된 부분-영역들과 같은 얼굴의 특정 부분-영역들이 식별된다. 이와 같은 부분-영역들은 선택적 평활화를 적용할 필요가 있는 장소들일 수도 있고, 이와 같은 부분-영역들은 선택적 평활화를 적용할 필요가 있는 장소들 외의 장소들, 또는 상기 장소들의 조합일 수도 있다. 예를 들면, 2개의 눈들 및 하나의 입과 같은 3개의 부분-영역들이 선택적 평활화를 적용하지 않기 위해 식별될 수 있고, 그리고/또는 이마, 2개의 뺨들 및 하나의 아래턱과 같은 4개의 부분-영역들이 국부 휘도 평활화를 적용하기 위해 특별히 선택될 수 있다.
이제, 2개의 눈 및 입이 식별되는 실시예에서는, 이와 같은 얼굴 부분-영역들/사각형들 주위의 피부가 검출된다. 이는 몇몇 실시예들에서 2진(binary) 피부 이미지의 QVGA 버전을 세그먼트화하는 것을 포함하여 상기 2진 피부 이미지를 생성하는 것을 포함할 수 있다. 한 실시예에서, 이는 YCbCr에서 이루어지는 임계값화(thresholding)하는 것을 포함한다.
더 큰 사각형 또는 다른 형상이 대체로 얼굴 주변에 정의될 수 있다. 다시 말하면, 이와 같은 더 큰 얼굴 형상의 외부에는, (비록 포그라운드에서 얼굴을 강조하기 위해 백그라운드 영역을 블러링하는 것과 같이, 디지털 이미지에서 검출된 얼굴 주변의 백그라운드 또는 다른 영역을 평활화 또는 블러링할 다른 이유들이 있을 수 있지만(예컨대, 본원 출원인과 동일한 양수인에게 양도된 미국 특허 제7,469,071호 및 미국 출원 제12/253,839호 참조)) 본원 명세서의 대부분의 실시예들에서 선택적 평활화를 적용하지 않는 것이 바람직할 수 있다. 모폴로지 연산들(morphological operations)에 의해 피부 맵이 필터링될 수 있다. 얼굴 내의 큰 영역들은 유지되도록 선택될 수 있으며, 전반적인 휘도, 주름진 피부를 나타낼 수 있는 것과 같은 특정의 임계 휘도 콘트라스트, 특정량의 적색과 같은 컬러 성질(color qualification), 반점 조직(spotty texture), 또는 얼굴의 영역 또는 부분-영역의 만족스럽지 못한 다른 특성과 같은 다른 기준에 기반하여 선택될 수 있다. 입술 검출은 컬러 정보(Cr 성분)에 기반하여 그리고/또는 눈들, 코 및/또는 귀들 또는 아래턱, 뺨들, 코, 얼굴의 털, 머리털, 또는 목과 같은 다른 얼굴 특징에 기반하여, 그리고/또는 특히 입술들을 검출하기 위해 설계된 형상 검출기에 기반하여 수행될 수 있다.
눈 및 입 영역들을 포함하지 않는, 하나 이상의 얼굴 영역들 내의 피부가 보정된다. 몇몇 실시예들에서, 이는 자신의 휘도 성분이 그에 이웃하는 값들의 평균값과 같은 다른 휘도 값들로 대체된 얼굴 영역 내의 피부 픽셀들, 예컨대 주변 피부 픽셀들의 거의 모든 또는 상당한 샘플링, 또는 픽셀들이 특정 방향에서의 상대적인 카메라-피사체 움직임으로 인한 블러링된 픽셀들에 의해 대체되는 것과 같은 한 방향에서의 대다수 픽셀들 모두를 포함한다. 평활화는 얼굴의 다른 영역들로부터의 피부 픽셀들의 평균화 프로세스를 포함할 수 있고, 그리고/또는 다른 픽셀들에 대해 특정 픽셀들을 우선순위화하는 것과 같은 평균화와 다른 계산일 수 있다. 우선순위화된 픽셀들은 대체되려는 픽셀에 가장 근접해 있을 수도 있고 원하는 피부 톤과의 상관관계가 더 밀접한 컬러 및/또는 휘도를 지닐 수 있다.
이미지 내의 영역을 보정하기 위한 요건(들)으로서 특정 기준이 적용될 수 있다. 예를 들면, 비록 변형적으로 사람의 목, 다리, 팔, 가슴 또는 다른 영역의 피부가 보정될 수 있지만, 상기 이미지 내의 영역이 얼굴 내부인 것이 필수요건으로서 설정될 수 있다. 휘도 성분이 특정 범위에 있는 것이 필수요건으로서 설정될 수 있다. 그러한 범위는 특정 얼굴 내의 피부의 평균 휘도 또는 바람직한 휘도 또는 선택된 휘도에 의존할 수 있다. 특정 픽셀은 얼굴 내의 다른 세부들(예컨대, 눈들, 코, 입술들, 귀들, 머리 등)과의 관계에 의존하여 선택될 수도 있고 선택되지 않을 수도 있다. 현재 픽셀(즉, 커널 크기)를 수정할 때 사용되는 이웃하는 픽셀들의 개수는 얼굴의 크기 대 이미지의 크기에 의존하여, 또는 휘도 값들의 표준 편차에 의존하여 변경될 수 있고, 그리고/또는 분해능 또는 특정 얼굴 영역 또는 부분-영역의 수정을 얼마만큼 수용해야 할 지에 대한 결정과 같은 다른 인자(factor)들이 고려될 수 있다. 얼굴이 이미지에 비해 너무 작다면(예컨대, 얼굴이 이용가능한 픽셀 영역의 임계 백분율(threshold percentage) 미만으로 적용된다면), 시스템은 주름들, 점들 등에 대한 어떠한 보정도 적용하지 않은 것으로 설정될 수 있는데, 그 이유는 이와 같은 바람직스럽지 못한 특징들이 어찌됐든 가시화되지 않을 수도 있기 때문이다. 평균화 또는 다른 평활화 또는 블러링은 속도의 개선을 위해 XGA 이미지 상에서 수행될 수 있다.
국부 블러링/평활화 커널(들)
몇몇 실시예들에서는 블러링 커널 또는 평활화 커널이 이미지 및/또는 이미지 그룹에 특정된 하나 이상의 인자들에 기반하여 변경될 수 있고, 수정될 수 있으며, 선택될 수 있고, 그리고/또는 구성될 수 있는데, 이를 기반으로 하여, 보정된 이미지가 생성되는 것이다. 주요 사진의 크기에 대한 얼굴 이미지의 상대적인 크기가 인자(factor)일 수 있다. 다른 인자들은 얼굴 영역 및/또는 전체 이미지의 분해능, 처리 능력 및/또는 RAM 또는 ROM 저장능력, 및/또는 내장 장치의 디스플레이, 투영 또는 전송 능력 또는 이미지가 획득, 처리 및/또는 출력되게 하는 처리 또는 렌더링 환경을 포함할 수 있다.
상기 블러링 커널은 커널 크기들(예컨대, 3x3, 4x4, 5x5 등)에 대한 얼굴 크기들(예컨대, 이미지의 5%, 이미지의 10%, 이미지의 20% 등)의 표, 식, 계산 및/또는 선도를 포함할 수 있다. 상기 커널은 또한 얼굴 내의 부분-영역의 상대적인 위치에 기반하여 수정될 수 있다. 뺨들에 적용되는 커널은 뺨들을 효율적으로 블러링하도록 구성될 수 있고, 눈들 주위의 피부에 적용되는 다른 커널은 그 피부를 블러링/평활화시키도록 구성될 수 있으며, 이마의 피부, 입/아래턱 주위의 피부 등에 대해서도 마찬가지로 커널이 구성될 수 있다. 다른 커널은 수염이 있는 영역 또는 다른 머리 영역에 적용될 수도 있고 어떠한 평활화도 그러한 영역들에 적용되지 않을 수도 있다. 특정적이고 간단한 대표적인 실시예에서는, 얼굴들이 작으면 블러링/평활화 커널이 작아진다 (2개 이상의 레벨들 또는 하나 이상의 임계값들이 사용될 수 있음). 상기 블러링 커널은 눈들 또는 입술들 또는 코 또는 수염이 있는 영역들 또는 휘도가 낮은 영역들 또는 컬러가 어두운 영역들 주위의 작업(working)을 감소시킬 수 있다. 상기 블러링 커널은 관심 지점 주위의 평균 휘도에 의존할 수 있다.
몇몇 실시예들에서 상기 방법은 선택적 피부 향상 및/또는 노이즈 제거의 적용을 포함할 수 있다. 이는 미화 필터 또는 블러링/평활화 커널이 적용될 수 없을 때 얼굴 영역들을 결정하기 위한 변형적인 해결방안을 제공한다.
변형적인 향상: LEE-기반 필터링(LEE-BASED FILTERING)
얼굴 미화기(face beutifier)는 본원 명세서에 기재된 문헌(이하 참조)에 기재되어 있는 바와 같은 얼굴 추적 기법에서 수집된 몇몇 관련 데이터를 사용할 수 있다. 그러한 정보는 얼굴 및 한쪽 또는 양쪽의 눈들, 입 또는 코와 같은 얼굴 내의 특징의 위치, 피부가 검출된 부분 및 그 피부의 톤, 휘도, 음영 부위들, 입사광에 대한 방향 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 이와 같은 데이터는 또한 얼굴 부위 내의 Cb, Cr, Y 범위 및/또는 후광 이미지 정보를 포함할 수 있다.
휘도 채널에 대한 적용
몇몇 실시예들에 따른 기법은 피부의 필터링을 이루기 위해 휘도 채널의 수정들을 채용할 수 있다. 휘도 채널 내에서의 변이도(variance)에 관한 데이터가 또한 사용될 수 있으며, 얼굴 영역 또는 부분-영역의 피부에 대한 조직 정보(texture information)가 사용될 수 있다. 그러한 조직 정보는 몇몇 크로미넌스 데이터를 포함할 수 있지만, 또한 이미지 내에서 그러한 조직을 정의하는 휘도 데이터만을 포함할 수도 있다. 휘도 상에서의 변이도는 블러링/평활화를 선택 및/또는 수행할 때 활용될 수 있고, 수염을 깎은 남자 또는 심지어 수염을 깎지 않은 남자(변이도가 큰 경우임)의 얼굴의 조직으로부터 (상당히 격리되어 있는 것이 전형적인) 주름들을 분리시키는데 특히 적용될 수 있다. 상기 조직 정보는 부위들 또는 부분-영역들이 어느 정도 균일하거나 균일하지 않은 것에 대한 측정 값을 포함할 수 있다. 상기 조직 정보는 휘도 채널 상에서만 분석될 수 있고 그리고/또는 또한 하나 이상의 컬러 채널들 상에서 분석될 수 있는 인식 또는 학습되거나 새로이 분석된 패턴을 포함할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 단지 얼굴 및 눈들만이 필수적일 수 있지만, 특히 다른 몇몇 특징들이 필요할 수 있다. 얼굴 추적이 사용될 수 있지만 얼굴을 미화하는데 상당한 이점을 제공하는 기법을 위해 필요한 것은 아니다. 이미지 내의 얼굴의 위치는 얼굴 검출만을 사용하거나 얼굴 추적을 사용하여 수집될 수 있다. 동적 피부 맵(skin-map) 및/또는 콘트라스트 인포(contrast info)는 얼굴 추적을 사용하여 수집될 수 있다.
디지털 카메라 또는 실시간 이미징 기기 내에서는, (주요 이미지와는 별도의 사전 보기, 사후 보기 또는 다른 기준 이미지들의 시퀀스 상에서 동작가능한) 실시간 얼굴 추적 서브시스템이 동작될 수 있고, 주요 이미지의 획득을 통해, 얼굴 향상들이 (i) 주요 획득 이미지에서의 얼굴 영역의 분석 및 (ii) 실시간 얼굴 추적 서브시스템으로부터 결정된 얼굴 영역 메타데이터의 분석에 기반하여 수행될 수 있다.
얼굴 이미지 향상
향상될 이미지와는 별도로, 알고리즘은 (이용가능하다면) 탐색 부위를 제한하는데 도움을 주는 소정 이미지, 및 초기 이미지의 2개의 재조정된 크기의 복사본들(예컨대, 하나의 복사본은 QVGA이고 다른 하나의 복사본은 XGA임)에서의 얼굴(들) 및 눈들의 위치를 포함하는, 추가 정보를 사용할 수 있다. 이와 같은 2개의 이미지들은 정밀도가 그다지 중요치 않은 보다 신속한 처리 능력을 위해 사용될 수 있다.
이하 몇몇 실시예들에 따른 대표적인 알고리즘을 기술하면 다음과 같다.
향상 맵 검출
얼굴 정보를 기반으로 하여, 얼굴의 사각형 영역 내의 피부 톤들과 유사한 피부 톤들이 전체 이미지에서 조사된다. 구체적으로 기술하면, 각각의 얼굴이 통과될 경우에, 한 대표적인 실시예에서 (반드시 이하에 기술된 순서로 수행되는 것이 아닌) 단계들은 다음과 같을 수 있다.
관심 영역(이 경우에는 전체 얼굴의 사각형 영역 또는 다른 형상임)에 대한 평균 채도(average saturation)가 계산된다. 측면 휘도와 같은 경우에서의 문제들을 회피하기 위해, 전체 이미지에 대한 평균 채도가 또한 계산될 수 있으며 2개의 채도 간의 최소 값이 사용될 수 있다.
(얼굴의 사각형 영역으로부터의) 관련 피부 정보가 추출된다. 이는 기하학적 고려사항들에 의해 (그리고 추가로 컬러 필터링에 의해) 수행된다. 한 구현예에서, 이는 각각의 측면의 1/5이 고려되지 않도록 사각형 영역의 상측면, 좌측면 및 우측면이 변경됨을 의미한다. (이미지 배향에 기반한) 하측면은 동일한 상태로 있거나 목을 포함시키는 것이 중요한 것으로 고려되는 지에 의존하지 않는다. 컬러 필터링의 한 구현예는 피부 톤을 지니지 않는 것(예컨대, 청색 픽셀들)으로 결정되는 픽셀들의 컬러 변경 또는 휘도의 제거 또는 감소일 수 있다.
PCA(Principal Component Analysis: 주성분 분석) 절차는 나머지 픽셀들 상에 적용될 수 있다. 픽셀은 트리플릿(triplet)에 의해 제공될 수 있다. 소정 픽셀들의 공분산 행렬(covariance matrix)이 계산된다. 그리고 나서, 공분산 행렬의 고유 벡터(eigenvector)들 및 고유 값(eigenvalue)들이 구해진다. 3개의 결과적인 고유 벡터들은 새로운 3D 좌표계의 축들을 나타낸다. (2개의 가장 작은 고유 값들에 해당하는) 최소로 중요한 축들이 부가적으로 고려된다.
위에서 언급된 2개의 축들 상에서 검사된 모든 픽셀들의 좌표들이 계산된다. 그리고 나서, 상기 좌표들의 절대 값(absolute value)의 2개의 히스토그램들이 계산되는데, 한 히스토그램은 각각의 축에 대한 것이다. 2개의 히스토그램들 각각에 대해, 예를 들면 다음과 같은 절차를 사용하여 허용 임계 값이 결정될 수 있다. 해당하는 누적 히스토그램(
Figure pct00001
)이 계산된다. 총 픽셀 개수의 소정 백분율을 구분짓도록 하는 것과 같은 임계 값이 취해진다 (즉, 임계 값(
Figure pct00002
)은
Figure pct00003
인 것과 같이 취해지는데,
Figure pct00004
는 사전에 정해진 값이다.)
Figure pct00005
에 대해 다른 값들을 선택함으로써 피부 필터링의 강도가 변경될 수 있다. 예를 들면,
Figure pct00006
에 대해 취해진 값들은 90.0% (강력한 필터링의 경우임)에서 97.5% (허용 필터링의 경우임)에 이르기까지 변경될 수 있다.
상기 PCA 단계 후에 초래되는 2개의 축 상에서의 각각의 이미지 픽셀의 좌표들이 계산되며 이전의 단계에서 구해진 임계 값들보다 상기 절대 값들이 작은 지의 여부가 체크된다.
피부 타입으로 고려될 픽셀의 경우에, 부가적인 검증이 수행될 수 있다. 일례는 채도가 YUV 컬러 공간에서 충분히 크다는 것을 체크하는 것이다. 제1 단계에서 계산된 평균 채도에 기반하여, 각각의 픽셀은 U 및 V 값들 중 적어도 하나가 충분히 큰 값인 것으로 검증될 수 있다. 또한, 픽셀의 휘도 레벨은 사전에 정해진 가무트(gamut)에 존재하는 것으로 체크된다. 이는 컬러 정보가 신뢰할 수 없는 검은 머리나 너무 밝은 부위들을 미화할 필요가 없기 때문이다.
동시에, 일반 피부 검출 알고리즘(예컨대, YUV 공간 상에서의 간단한 임계값화)은 그다지 신뢰할 수 없지만 보다 포괄적인 피부 맵을 획득하기 위해 전체 이미지 상에 적용될 수 있다. 일반 피부 맵의 역할은 복합적일 수 있는데, 왜냐하면 이것이 얼굴 정보가 존재하지 않는 경우에 PCA 피부 맵을 대신할 수 있기 때문이다. 상기 피부 맵은 또한 상기 피부 맵 내의 홀(hole)들이 충전될 것인지의 여부를 결정하는데 도움을 줌으로써 PCA 피부 맵을 개선하는데 사용될 수 있다. 상기 피부 맵은 상기 PCA 피부 맵 "예측불가능한 피부 픽셀들" 또는 보정 블록에 의해 개별적으로 처리되는 신뢰도가 낮은 픽셀들을 의미한다.
이제 상기 피부 맵은 모폴로지 연산들(morphological operations)과 같은 공간적 필터링을 적용함으로써 제거될 수 있다. 이 시점에서, 상기 피부 맵은 2가지의 신뢰도 레벨들, 즉 PCA 피부(높은 신뢰도) 및 예측불가능한 피부(낮은 신뢰도)를 지닐 수 있다. 신뢰도 레벨들의 개수는 피부 부위 내의 피부 픽셀의 공간적 위치 결정을 고려함으로써 부가적으로 증가될 수 있다. 한 구현예에서, 한 픽셀이 상기 피부 맵의 내부에 점점 근접하게 되면 그의 신뢰도가 그에 따라 높게 설정된다. 다른 한 구현예에서는, 피부 신뢰도 레벨들의 개수는 PCA 축들 상의 픽셀 계수들의 다중 임계값화를 사용하여 PCA 임계값화 단계로부터 증가될 수 있다.
향상 맵 보정
얼굴들의 내부로부터의 피부 픽셀들(또는 얼굴이 존재하지 않을 경우에 피부 필터링을 통과한 영역들로부터의 피부 픽셀들)이 보정된다. 이러한 보정을 수행하는 대표적인 프로세스는 이하에 기술된다.
얼마만큼의 보정을 수용할 것인 지를 기술하는 가중값(
Figure pct00007
)이 각각의 픽셀에 대해 계산될 수 있다.
Figure pct00008
의 값이 점점 커지면, 더 많은 보정이 각각의 픽셀에 적용된다. 상기 가중값은 사각형의 이웃 영역(대형 크기의 피부 부위들에 대해 16x16이고 중간 크기의 피부 부위들에 대해 8x8임)에 걸쳐 XGA 강도 이미지 상에서 계산된 국부 표준 편차에 기반할 수 있지만, 다른 인자들(예컨대, 피부 신뢰도 레벨, 눈들 및 입 등과 같은 얼굴 특징들에 대한 픽셀의 인접성(proximity))을 또한 고려할 수 있다.
초기에는,
Figure pct00009
가
Figure pct00010
로서 계산되는데, 여기서
Figure pct00011
는 전체 피부 부위에 걸쳐 계산된 표준 편차이고,
Figure pct00012
은 국부 표준 편차이다. 그리고 나서,
Figure pct00013
가 1로 제한된다.
Figure pct00014
가 더 높은 피부 신뢰도를 갖는 픽셀들에 대해 사전에 정해진 인자(예컨대, 1.1-1.25) 만큼 증가될 수 있다.
Figure pct00015
는 눈들 및 입과 같은 얼굴 특징들(도 1a 및 도 1b 참조)에 인접 배치된 픽셀들에 대해 사전에 정해진 인자 만큼 감소될 수 있다. (눈 및 입의 검출에 대해서는 눈 및 입의 미화에 관한 기재 참조 바람).
피부의 테두리에 근접 배치된 픽셀들에 대해 특별히 주의가 필요할 수 있다. 이러한 예에서, 그러한 픽셀들의 경우에,
Figure pct00016
은 계산을 위한 이웃 영역에 강력한 에지가 존재한다라는 사실 때문에 더 커진다. 이와 같은 경우들에서, 상기 에지의 방향이 조사되고 (단지 4개의 주(main) 방향들이 고려됨) 이에 기반하여, 현재 윈도우 중 가장 균일한 부분-윈도우가
Figure pct00017
및 국부 평균의 재계산을 위해 사용된다.
Figure pct00018
는 또한 현재 픽셀의 강도 및 (
Figure pct00019
과 같은 이웃 영역에 걸쳐 계산된) 국부 평균 간의 관계에 기반하여 수정될 수 있다. 이는 얼굴 미화에 의해 제거되도록 시도되는 얼굴 아티팩트(face artifact)들(예컨대, 주근깨(freckle)들, 여드름(pimple)들, 주름들)이 피부보다 어두울 수 있지만, 그다지 어둡지 않을 수 있다.
한 실시예에서는, 다음과 같은 수정이 수행될 수 있다. 즉 현재의 강도가 국부 평균보다 큰 경우에는,
Figure pct00020
를 감소시킨다 (높은 강도 때문에, 결과적으로 보정이 강력하게 감소된다.) 현재의 강도가 국부 평균보다 훨씬 낮은 경우에는,
Figure pct00021
를 감소시킨다(매우 어두으므로 얼굴 아티팩트가 될 수 없기 때문에 보정이 강력하게 감소된다.) 현재의 강도가 국부 평균보다 낮지만 현재의 강도와 국부 평균 간의 차가 작은 경우에는,
Figure pct00022
를 증가시킨다 (얼굴 아티팩트가 매우 유사하기 때문에, 결과적으로 보정이 증가된다.) 현재의 강도가 국부 평균보다 낮고 그들 간의 차가 중요한 경우에는
Figure pct00023
를 약간 감소시킨다 (얼굴 아티팩트가 그다지 유사하지 않기 때문에, 결과적으로 보정이 약간 감소된다.)
이하의 수학식에 기반하여, 강도 값에 관한 보정이 적용된다.
Figure pct00024
상기 식중, NewIntensity는 계산결과에 의한 새로운 강도이며, LocalAverage는 국부평균이고, OldIntensity는 이전의 강도이다.
평균화는 가중 맵용으로 사용된 동일한 강도 이미지(XGA 이미지)에 대해 계산될 수 있다. 이는 품질에 영향을 주지 않고 속도를 개선시킨다.
도 2a 내지 도 2c는 검출된 특징들에 대한 작업의 일례를 예시한 도면들이다. 도 2a에서는, 입력 및 소정 데이터가 얼굴의 사각형 영역에 대해 시안(cyan) (청색 색상(blueish hue))을, 눈 및 입 또는 입술들과 같은 얼굴 특징들에 대해 녹색 색상을, 그리고 얼굴 부위 내의 피부에 대해 적색 색상을, 포함하는 컬러들로 예시되어 있다.
도 2b는 초기 이미지를 예시한 도면이고, 도 2c는 자동 얼굴 미화를 사용한 출력 결과를 예시한 도면이다.
얼굴 특징들(눈들 및 입)의 향상
피부 아티팩트들(주름들, 여드름들 등)을 제거하는 것 외에도, 눈들 및 입의 미화는 또한 얼굴의 전반적으로 더 양호한 시각 태양(visual aspect)에 대해 적용될 수 있다. 눈 및 입의 미화에 대해 다음과 같은 동작들이 취해질 수 있다.
눈들 및 입의 초기 위치들은 얼굴의 사각형 또는 다른 형상의 좌측상단부, 우측상단부 및 절반하측부에 위치해 있는 PCA 피부 맵에서 가장 큰 홀들로서 (대충(coarsely)) 결정될 수 있다.
보다 정밀한 눈 및 입의 국부화(localization)는 앞서 기술된 초기 부위들을 에워싸는 작은 이웃 영역에서 더 높은 분해능(적어도 XGA)에서 다음과 같이 수행될 수 있다.
입 부위는 컬러 정보에 기반하여 검출될 수 있다. YUV 컬러 공간을 사용할 경우에, 상기 입 부위는 (국부
Figure pct00025
히스토그램에 기반하여 계산된) 임계값보다 큰
Figure pct00026
성분을 갖는 부위로서 정의될 수 있다.
치아들의 존재는 상기 입 부위를 에워싸는 가장 작은 사각형 내의 채도(
Figure pct00027
)의 히스토그램을 검사함으로써 체크될 수 있다. YUV 컬러 공간에서의 작업인 경우에, 채도는
Figure pct00028
인 것으로 계산될 수 있다. 채도의 히스토그램이 단봉 형태(unimodal)를 갖는 경우에, 치아들이 보이지 않을 수 있다. 채도의 히스토그램이 쌍봉 형태(bimodal)를 갖는 경우에, 상기 히스토그램의 하위 모드(inferior mode)에 해당하는 부위가 검사될 수 있다. 이러한 부위가 입 부위 내에 위치해 있는 것으로 발견되는 경우 (좀더 정확히 기술하면, 입-치아-입의 샌드위치 구조 부위가 존재할 경우에), 치아들이 보이는 것으로 결정될 수 있다.
하나 또는 양자 모두의 눈 부위들은 (국부
Figure pct00029
히스토그램에 기반하여 계산된) 임계값보다 낮은 정규화된
Figure pct00030
성분을 갖는 연결 부위(connected area)로서 각각 검출될 수 있다. 위에 표현에서,
Figure pct00031
는 YUV 컬러 공간으로부터의 정규화된 강도 성분인 반면에
Figure pct00032
는 위에서 계산된 정규화된 채도이다.
Figure pct00033
및
Figure pct00034
양자 모두의 정규화는 국부 최대 값들에 대해 이루어질 수 있다.
홍채(iris)는 눈의 중심에 있는 어두운 부분으로서 검출될 수 있는 반면에, 공막(鞏膜); sclera)(눈의 흰자위)은 눈의 나머지 부분으로서 검출될 수 있다.
입 및 눈의 미화는 반드시 이하에 기술된 순서로 수행되는 것이 아닌, 이하의 단계들 중 하나 이상 또는 그 모두를 포함할 수 있다.
입의 적색도(redness)는 증가될 수 있다. YUV 컬러 공간에서, 이는 입 부위 내의
Figure pct00035
값을 사전에 정해진 인자(예컨대, 1.2)로 승산함으로써 이루어질 수 있다.
치아들은
Figure pct00036
및
Figure pct00037
성분들의 절대 값을 줄이고
Figure pct00038
성분을 약간 증가시킴으로써 백색화(whitening)될 수 있다.
눈의 흰자위는 눈의 흰자위 부위 내의
Figure pct00039
및
Figure pct00040
성분들의 절대 값을 줄이고
Figure pct00041
성분을 약간 증가시킴으로써 밝게 백색화될 수 있다.
홍채는 홍채 부위 내의 강도 콘트라스트를 확장시킴으로써 개선될 수 있다. 또한, (홍채 내에 위치해 있는 동공 부위의
Figure pct00042
값이 증가되는 결과로 초래되는) 적목(赤目) 현상(red eye phenomenon)이 존재하는 경우, 황금색을 띤 눈의 보정 알고리즘(미국 특허 제6,407,777호, 제7,042,505호, 제7,474,341호, 제7,436,998호, 제7,352,394호, 제7,336,821호 및 제7,536,036호 참조)이 적용될 수 있는 바과 같이, 적색을 띤 눈의 보정 알고리즘이 적용될 수 있다.
몇몇 실시예들에 의하면, 인상 사진(portrait) 이미지들의 품질이 얼굴, 피부 및/또는 얼굴 특징 향상을 수행함으로써 개선될 수 있다.
대체 실시예들
몇몇 실시예들은 디지털 카메라 및 특히 핸드헬드 카메라 장착 장치 상에 제공될 경우에 매우 유리한 이점을 제공한다. 얼굴 검출기, 또는 심지어는 (다수의 이미지 프레임들로부터의 데이터를 사용할 경우) 얼굴 추적기로부터의 특정 데이터를 사용하는 것은 상기 방법이 바람직하게 수행될 수 있게 해 준다. 한 실시예에서는, 향상된 얼굴 이미지가 얼굴 추적기 모듈로부터 동적으로 획득될 수 있다. 주요 피부 컬러를 결정하기 위해 PCA의 사용이 바람직할 뿐만 아니라, 그러한 컬러로부터의 편차를 결정하기 위해 2개의 다른 컬러 공간 치수들의 사용도 바람직하다. 상기 방법은 컬러 공간을 "주 피부(primary skin)" 및 "보조 피부(secondary skin)"로 역-상관(decorrelation)하는 것을 포함할 수 있다. "양호한 피부(good skin)"를 결정하기 위한 "보조 피부" 치수들의 사용은 또한 피부 검출을 위해 유리할 수 있다. 그러한 검출을 위해 보다 작은 이미지가 사용될 수 있지만, 국부 평활화 커널(들)이 전체 이미지에 적용될 수 있음으로써, 핸드헬드 장치 상에 유용한 처리 자원들이 매우 유리하게 저장될 수 있다. "포괄적(includsive)" 피부 맵과 결합되는 "배타적(exclusive)" 피부 맵을 포함하는 2개의 피부 맵들이 사용될 수 있으며, 얼굴 검출 데이터도 또한 활용될 수 있다. 예컨대 미국 공개 출원 제2006/0204110호에 기재되어 있는 바와 같은 다수의 "피부 분석" 및 톤/컬러/콘트라스트 및 다른 이미지 수정 기법들이 본원 명세서에 기술된 실시예들과 결합될 수 있다. 피부 및 얼굴 특징 검출(눈들, 입)은 얼굴의 흠(blemish) 또는 흠이 난 영역의 가시 효과를 줄여주기 위한 평활화, 블러링, 조직 수정, 노이즈 감소/향상, 또는 다른 기법을 포함할 수 있는 얼굴 이미지 향상에 유리하게 사용될 수 있다. 주름 보정은 몇몇 실시예들 내에서 이루어질 수 있다.
그 외에도, PCA-기반의 "강력한" 피부 검출은 유리하게 활용될 수 있는데, 이는 얼굴의 피부 톤들과 유사한 피부 톤들만의 검출을 가능하게 한다. 또한 PCA-기반의 "강력한" 피부 검출은 피부의 컬러와는 여전히 상이한 컬러를 갖는 다른 '피부 유사 패치(skin-like patch)'들(예컨대, 뒷벽, 머리빛(hair light) 등)을 폐기하는데 사용될 수 있다.
본원 명세서에 기술된 실시예들은 얼굴의 모든 피부 픽셀들에 대한 것뿐만 아니라, 아티팩트들(예컨대, 주름들, 여드름들, 주근깨들 등)일 수 있거나 그러한 아티팩트들을 포함하는 것에 대한 선택적 평활화의 적용을 활용한다. 이는 모든 얼굴 피부 픽셀들 또는 전체 얼굴이 평활화되고 얼굴의 비-피부 픽셀들(예컨대, 입, 눈들, 눈썹들)이 섬세해지게 되는 포괄적 분해능들과는 전혀 다른 것이다. 이러한 실시예들은 원하지 않는 아티팩트들을 제거하면서 내적 피부 조직(intrinsic skin texture)들을 유지하는데 도움을 주는 것이다. 예를 들면, 사람은 자신의 나이처럼 보이게 하도록 얼굴을 자연 그대로 남겨두지만 여전히 얼굴의 외관을 개선하려고 한다.
지금까지 본 발명의 대표적인 도면들 및 특정 실시예들이 예시되고 기재되었지만, 여기서 이해하여야 할 점은 본 발명의 범위가 앞서 기술된 특정 실시예들에 국한되는 것이 아니라는 점이다. 따라서, 상기 실시예들은 제한적이기 보다는 예시적인 것으로 간주되어야 하므로, 여기서 이해할 점은 본 발명의 범위로부터 벗어나지 않고서도 당업자에 의해 상기 실시예들의 변경들이 이루질 수 있다는 점이다.
그 외에도, 본원 명세서의 바람직한 실시예들에 따라 수행될 수 있고 위에서 기술되었던 것일 수 있는 방법들에서는, 동작들이 선택된 인쇄상의 시퀀스들로 기재되었다. 그러나, 상기 시퀀스들은 인쇄상의 편의를 위해 선택되어 순서화되었을 뿐, 특정 순서가 명백하게 기재될 수 있는 것들이나 당업자가 필요한 특정 순서라고 생각하는 것들 외에는 상기 동작들을 수행하기 위한 임의의 특정 순서를 의미하려고 의도된 것이 아니다.

Claims (25)

  1. 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법에 있어서,
    상기 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법은,
    프로세서를 사용하여,
    얼굴을 포함하는 장면의 디지털 이미지를 획득하고, 상기 획득은 렌즈 및 이미지 센서를 사용하여 상기 이미지를 캡처링하는 것을 포함하거나 렌즈 및 이미지 센서, 또는 이들의 결합을 포함하는 장치로 캡처링한 후에 상기 이미지를 수신하는 것을 포함하며;
    상기 디지털 이미지 내에서 상기 얼굴을 식별하고;
    하나 또는 2개의 눈들 또는 입 또는 이들의 결합들을 포함하는 얼굴 특징들로부터 상기 얼굴의 피부 톤 부분들을 세그먼트화(segmenting)하며;
    상기 얼굴의 피부 톤 부분들 내에서, 휘도(luminance) 면에서 적어도 흠이 없는 피부 톤 부분들의 임계량(threshold amount)에서 벗어나는 하나 이상의 흠(blemish) 영역들을 식별하고;
    상기 하나 이상의 흠 영역들의 휘도 데이터를 평활화(smoothing)하여 평활화된 휘도 데이터를 생성하며;
    상기 하나 이상의 흠 영역들의 원래 휘도 데이터가 상기 평활화된 휘도 데이터와 대체되어 흠이 없는 원래 피부 톤 부분들과 결합되는 향상된 얼굴 버전을 포함하는 향상된 이미지를 생성하고; 그리고
    상기 향상된 이미지 또는 부가적으로 처리된 버전, 또는 이들의 결합들을 디스플레이, 전송, 통신 또는 디지털 방식으로 저장하거나 다른 방식으로 출력하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 국부 휘도 평활화는 휘도 데이터의 블러링(blurring) 또는 평균화(averaging), 또는 이들의 결합을 포함하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법은, 추가로 하나 이상의 부분-영역들에 하나 이상의 국부 컬러 평활화 커널들을 적용하며,
    보정된 이미지의 하나 이상의 향상된 부분-영역들은 적어도 국부 컬러 평활화에 의해 상기 얼굴의 원래 픽셀로부터 수정된 픽셀들을 더 포함하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법은, 추가로 하나 이상의 부분-영역들에 노이즈 감소 또는 향상, 또는 이들 모두를 적용하고,
    보정된 이미지의 하나 이상의 향상된 부분-영역들은 적어도 국부 노이즈 감소 또는 향상, 또는 이들 모두에 의해 상기 얼굴의 원래 픽셀들로부터 수정된 픽셀들을 더 포함하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법은, 추가로
    임계 피부 톤을 포함하지 않는, 하나 이상의 부분-영역들 내의 피부 톤이 없는 특정 픽셀들을 결정하고, 그리고
    상기 피부 톤이 없는 특정 픽셀들의 강도를 제거, 대체 또는 감소시키는 것, 상기 피부 톤이 없는 특정 픽셀들의 컬러를 수정하는 것 및 이들의 결합들을 포함하는 것 중의 어느 하나를 포함하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 하나 이상의 향상된 부분-영역들의 향상된 픽셀들은 원래 픽셀 강도들 및 하나 이상의 원래 부분-영역들 또는 상기 하나 이상의 향상된 부분-영역들, 또는 이들의 결합들 내의 국부 평균 강도들 간의 관계에 대한 하나 이상의 함수들을 포함하는 향상된 강도들을 포함하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법은, 추가로
    상기 얼굴 내에서 하나 이상의 입 또는 눈 영역들, 또는 이들의 결합들을 검출하며, 그리고
    하나 이상의 치아들, 입술들, 혀들, 눈의 흰자위들, 눈썹들, 홍채들, 속눈썹들, 또는 동공들, 또는 이들의 결합들을 포함하는, 상기 하나 이상의 입 또는 눈 영역들 내의 하나 이상의 부분-영역들의 자연 컬러를 식별하여 향상시키는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  8. 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법에 있어서,
    상기 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법은,
    프로세서를 사용하여,
    얼굴을 포함하는 하나 이상의 비교적 낮은 분해능의 이미지들의 집합을 카메라-자체로 생성하거나 카메라 자체로 캡처링하거나 다른 방식으로 획득하며;
    상기 하나 이상의 비교적 낮은 분해능의 이미지들 내에서 상기 얼굴을 식별하고;
    하나 또는 2개의 눈들 또는 입 또는 이들의 결합들을 포함하는 얼굴 특징들로부터 상기 얼굴의 피부 톤 부분들을 세그먼트화(segmenting)하며;
    상기 얼굴의 피부 톤 부분들 내에서, 휘도(luminance) 면에서 적어도 상기 피부 톤 부분들의 임계량(threshold amount)에서 벗어나는 하나 이상의 흠(blemish) 영역들을 식별하고;
    상기 하나 이상의 비교적 낮은 분해능의 이미지들보다 높은 분해능의 주요 이미지를 획득하며, 상기 획득은 렌즈 및 이미지 센서를 사용하여 상기 주요 이미지를 캡처링하는 것을 포함하거나 렌즈 및 이미지 센서, 또는 이들의 결합을 포함하는 장치로 캡처링한 후에 상기 주요 이미지를 수신하는 것을 포함하고;
    상기 비교적 낮은 분해능의 이미지들에서 식별된 동일한 하나 이상의 흠 영역들에 해당하는 주요 이미지의 하나 이상의 영역들의 특정의 원래 데이터를 평활화(smoothing)하여 상기 주요 이미지의 그러한 하나 이상의 영역들에 대해 평활화된 데이터를 생성하며;
    상기 하나 이상의 흠 영역들에 해당하는 상기 하나 이상의 영역들의 특정의 원래 데이터가 상기 평활화된 데이터와 대체되는 향상된 얼굴 버전을 포함하는 주요 이미지의 향상된 버전을 생성하고; 그리고
    향상된 이미지 또는 부가적으로 처리된 버전, 또는 이들의 결합들을 디스플레이, 전송, 통신 또는 디지털 방식으로 저장하거나 다른 방식으로 출력하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법은, 추가로 상기 비교적 낮은 분해능의 이미지들의 집합 내에서 상기 얼굴을 추적하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  10. 제8항에 있어서, 상기 평활화는 상기 얼굴 내에서 식별되는 하나 이상의 부분-영역들 중 한 부분-영역에 각각 하나 이상의 국부 휘도 평활화 커널들을 적용하는 것을 포함하며, 상기 적용은 상기 얼굴 내에서 식별된 하나 이상의 부분-영역들의 휘도 데이터에 상기 하나 이상의 국부 휘도 평활화 커널들을 적용하는 것을 포함하는 것인, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  11. 제10항에 있어서, 국부 휘도 평활화는 휘도 데이터의 블러링(blurring) 또는 평균화(averaging), 또는 이들의 결합을 포함하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  12. 제10항에 있어서, 상기 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법은, 추가로 상기 하나 이상의 부분-영역들에 하나 이상의 국부 컬러 평활화 커널들을 적용하며,
    보정된 이미지의 하나 이상의 향상된 부분-영역들은 적어도 국부 컬러 평활화에 의해 상기 얼굴의 원래 픽셀들로부터 수정된 픽셀들을 더 포함하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  13. 제8항에 있어서, 상기 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법은, 추가로 상기 하나 이상의 부분-영역들에 노이즈 감소 또는 향상, 또는 이들 모두를 적용하고,
    보정된 이미지의 하나 이상의 향상된 부분-영역들은 적어도 국부 노이즈 감소 또는 향상, 또는 이들 모두에 의해 상기 얼굴의 원래 픽셀들로부터 수정된 픽셀들을 더 포함하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  14. 제8항에 있어서, 상기 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법은, 추가로
    임계 피부 톤을 포함하지 않는, 하나 이상의 부분-영역들 내의 피부 톤이 없는 특정 픽셀들을 결정하고, 그리고
    상기 피부 톤이 없는 특정 픽셀들의 강도를 제거, 대체 또는 감소시키는 것, 상기 피부 톤이 없는 특정 픽셀들의 컬러를 수정하는 것 및 이들의 결합들을 포함하는 것 중의 어느 하나를 포함하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  15. 제8항에 있어서, 하나 이상의 향상된 부분-영역들의 향상된 픽셀들은 원래 픽셀 강도들 및 하나 이상의 원래 부분-영역들 또는 상기 하나 이상의 향상된 부분-영역들, 또는 이들의 결합들 내의 국부 평균 강도들 간의 관계에 대한 하나 이상의 함수들을 포함하는 향상된 강도들을 포함하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  16. 제8항에 있어서, 상기 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법은, 추가로
    상기 얼굴 내에서 하나 이상의 입 또는 눈 영역들, 또는 이들의 결합들을 검출하며, 그리고
    하나 이상의 치아들, 입술들, 혀들, 눈의 흰자위들, 눈썹들, 홍채들, 속눈썹들, 또는 동공들, 또는 이들의 결합들을 포함하는, 상기 하나 이상의 입 또는 눈 영역들 내의 하나 이상의 부분-영역들의 자연 컬러를 식별하여 향상시키는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  17. 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법에 있어서,
    상기 방법은,
    프로세서를 사용하여,
    얼굴을 포함하는 장면의 디지털 이미지를 획득하고, 상기 획득은 렌즈 및 이미지 센서를 사용하여 상기 이미지를 캡처링하는 것을 포함하거나 렌즈 및 이미지 센서, 또는 이들의 결합을 포함하는 장치로 캡처링한 후에 상기 이미지를 수신하는 것을 포함하며;
    상기 디지털 이미지 내에서 상기 얼굴을 식별하고;
    상기 얼굴 내에서, 국부 휘도 평활화로 향상될 하나 이상의 부분-영역들을 식별하며;
    상기 얼굴 내에서 식별된 하나 이상의 부분-영역들 중 하나에 각각 하나 이상의 국부 휘도 평활화 커널들을 적용하여 상기 얼굴의 하나 이상의 향상된 부분-영역들을 생성하고, 상기 적용은 상기 얼굴 내에서 식별된 하나 이상의 부분-영역들의 휘도 데이터에 상기 하나 이상의 국부 휘도 평활화 커널들을 적용하는 것을 포함하며;
    상기 얼굴의 하나 이상의 향상된 부분-영역들에 해당하는 픽셀들과 결합되는 특정의 원래 픽셀들 또는 다른 방식으로 처리된 픽셀들을 포함하는 향상된 얼굴 버전을 포함하는 향상된 이미지를 생성하고; 그리고
    상기 향상된 이미지 또는 부가적으로 처리된 버전, 또는 이들의 결합들을 디스플레이, 전송, 통신 또는 디지털 방식으로 저장하거나 다른 방식으로 출력하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  18. 제17항에 있어서, 국부 휘도 평활화는 휘도 데이터의 블러링(blurring) 또는 평균화(averaging), 또는 이들의 결합을 포함하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  19. 제17항에 있어서, 상기 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법은, 추가로 상기 하나 이상의 부분-영역들에 하나 이상의 국부 컬러 평활화 커널들을 적용하며,
    보정된 이미지의 하나 이상의 향상된 부분-영역들은 적어도 국부 컬러 평활화에 의해 상기 얼굴의 원래 픽셀들로부터 수정된 픽셀들을 더 포함하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  20. 제17항에 있어서, 상기 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법은, 추가로 상기 하나 이상의 부분-영역들에 노이즈 감소 또는 향상, 또는 이들 모두를 적용하고,
    보정된 이미지의 하나 이상의 향상된 부분-영역들은 적어도 국부 노이즈 감소 또는 향상, 또는 이들 모두에 의해 상기 얼굴의 원래 픽셀들로부터 수정된 픽셀들을 더 포함하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  21. 제17항에 있어서, 상기 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법은, 추가로
    임계 피부 톤을 포함하지 않는, 상기 하나 이상의 부분-영역들 내의 피부 톤이 없는 특정 픽셀들을 결정하고, 그리고
    상기 피부 톤이 없는 특정 픽셀들의 강도를 제거, 대체 또는 감소시키는 것, 상기 피부 톤이 없는 특정 픽셀들의 컬러를 수정하는 것 및 이들의 결합들을 포함하는 것 중의 어느 하나를 포함하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  22. 제17항에 있어서, 상기 하나 이상의 향상된 부분-영역들의 향상된 픽셀들은 원래 픽셀 강도들 및 상기 하나 이상의 원래 부분-영역들 또는 상기 하나 이상의 향상된 부분-영역들, 또는 이들의 결합들 내의 국부 평균 강도들 간의 관계에 대한 하나 이상의 함수들을 포함하는 향상된 강도들을 포함하는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  23. 제17항에 있어서, 상기 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법은, 추가로
    상기 얼굴 내에서 하나 이상의 입 또는 눈 영역들, 또는 이들의 결합들을 검출하며, 그리고
    하나 이상의 치아들, 입술들, 혀들, 눈의 흰자위들, 눈썹들, 홍채들, 속눈썹들, 또는 동공들, 또는 이들의 결합들을 포함하는, 상기 하나 이상의 입 또는 눈 영역들 내의 하나 이상의 부분-영역들의 자연 컬러를 식별하여 향상시키는, 디지털 이미지에 내재하는 얼굴의 외관을 향상시키는 방법.
  24. 렌즈, 이미지 센서, 프로세서, 및 상기 프로세서를 프로그램하여 청구항 제1항 내지 제23항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 코드가 수록된 프로세서-판독가능 매체를 포함하는, 장치.
  25. 프로세서를 프로그램하여 청구항 제1항 내지 제23항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 코드가 수록된 컴퓨터-판독가능 매체.
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