KR101715489B1 - 화상 생성 장치 및 화상 생성 방법 - Google Patents
화상 생성 장치 및 화상 생성 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR101715489B1 KR101715489B1 KR1020150110962A KR20150110962A KR101715489B1 KR 101715489 B1 KR101715489 B1 KR 101715489B1 KR 1020150110962 A KR1020150110962 A KR 1020150110962A KR 20150110962 A KR20150110962 A KR 20150110962A KR 101715489 B1 KR101715489 B1 KR 101715489B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- value
- image
- gamma
- luminance
- luminance value
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 146
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 51
- 238000011946 reduction process Methods 0.000 claims 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 12
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 210000000887 face Anatomy 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
- G06T5/92—Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/60—Extraction of image or video features relating to illumination properties, e.g. using a reflectance or lighting model
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/46—Colour picture communication systems
- H04N1/56—Processing of colour picture signals
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
- H04N23/71—Circuitry for evaluating the brightness variation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
- H04N23/82—Camera processing pipelines; Components thereof for controlling camera response irrespective of the scene brightness, e.g. gamma correction
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N5/00—Details of television systems
- H04N5/14—Picture signal circuitry for video frequency region
- H04N5/20—Circuitry for controlling amplitude response
- H04N5/202—Gamma control
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N9/00—Details of colour television systems
- H04N9/64—Circuits for processing colour signals
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30196—Human being; Person
- G06T2207/30201—Face
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09G—ARRANGEMENTS OR CIRCUITS FOR CONTROL OF INDICATING DEVICES USING STATIC MEANS TO PRESENT VARIABLE INFORMATION
- G09G2320/00—Control of display operating conditions
- G09G2320/06—Adjustment of display parameters
- G09G2320/0673—Adjustment of display parameters for control of gamma adjustment, e.g. selecting another gamma curve
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
Abstract
[과제]
고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 화상을 생성할 수 있는 기술을 제공한다.
[해결 수단]
본 발명의 화상 생성 장치는, 화상으로부터 얼굴을 검출하는 얼굴 검출 처리에 사용하는 화상인 얼굴 검출용 화상을 생성하는 화상 생성 장치로서, 촬영에 의해 얻어진 촬영 화상의 각 화소의 휘도치를 대표하는 대표휘도치를 산출하는 대표휘도 산출 수단과, 소정의 감마값을 사용하여 화상의 각 화소의 휘도치를 변환하는 감마 변환 처리를, 촬영 화상에 시행함에 의해, 얼굴 검출용 화상을 생성하는 감마 변환 수단을 가지며, 감마 변환 수단은, 대표휘도치가 소정의 임계치 이상인 경우에, 제1의 감마값을 사용한 감마 변환 처리를 행하고, 대표휘도치가 소정의 임계치 미만인 경우에, 제1의 감마값을 사용하여 얻어지는 얼굴 검출용 화상보다도 밝은 얼굴 검출용 화상을 얻을 수 있는 제2의 감마값을 사용한 감마 변환 처리를 행하는, 것을 특징으로 한다.
고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 화상을 생성할 수 있는 기술을 제공한다.
[해결 수단]
본 발명의 화상 생성 장치는, 화상으로부터 얼굴을 검출하는 얼굴 검출 처리에 사용하는 화상인 얼굴 검출용 화상을 생성하는 화상 생성 장치로서, 촬영에 의해 얻어진 촬영 화상의 각 화소의 휘도치를 대표하는 대표휘도치를 산출하는 대표휘도 산출 수단과, 소정의 감마값을 사용하여 화상의 각 화소의 휘도치를 변환하는 감마 변환 처리를, 촬영 화상에 시행함에 의해, 얼굴 검출용 화상을 생성하는 감마 변환 수단을 가지며, 감마 변환 수단은, 대표휘도치가 소정의 임계치 이상인 경우에, 제1의 감마값을 사용한 감마 변환 처리를 행하고, 대표휘도치가 소정의 임계치 미만인 경우에, 제1의 감마값을 사용하여 얻어지는 얼굴 검출용 화상보다도 밝은 얼굴 검출용 화상을 얻을 수 있는 제2의 감마값을 사용한 감마 변환 처리를 행하는, 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은, 화상으로부터 얼굴을 검출하는 얼굴 검출 처리에 사용하는 화상을 생성하는 화상 생성 장치 및 화상 생성 방법에 관한 것이다.
근래, 촬영에 의해 얻어진 촬영 화상으로부터 얼굴을 검출하는 얼굴 검출 처리가 실용화되고, 디지털 카메라, 스마트 폰 등의 기기에 보급되고 있다. 금후는, 얼굴 검출 처리를 행하는 장치의 베리에이션이 증가한다고 생각된다. 예를 들면, 얼굴 검출 처리가, 텔레비전 장치(이후, 「텔레비전」이라고 기재한다)나 감시 시스템 등에서 행하여지는 것이 생각된다. 텔레비전의 어플리케이션이 얼굴 검출 처리를 포함하는 얼굴 인증 처리나 얼굴 속성 추정 처리를 실행하면, 예를 들면, 시청자를 특정하거나, 시청자의 성별이나 연령을 추정하거나 할 수 있다. 그 결과, 시청자에 있어서 유의의(有意義)한 정보(권장 방송 프로그램의 정보 등)를 시청자에게 제공할 수 있다. 감시 시스템의 어플리케이션이 얼굴 검출 처리를 포함하는 얼굴 인증 처리나 얼굴 속성 추정 처리를 실행하면, 예를 들면, 얼굴을 검출 후, 그 얼굴을 방범(防犯) 대책을 위해 등록하거나, 등록자의 인증이나 성별이나 연령을 추정하거나 할 수 있다. 그 결과, 고속으로 비디오 분석을 행할 수가 있다.
일반적으로, 촬영 화상의 영역 중 얼굴의 영역에는, 얼굴 특유의 명암 패턴(얼굴 특유의 위치 관계를 갖는 명부(明部)와 암부(暗部))이 존재한다. 예를 들면, 눈, 코, 입 등의 얼굴기관 부근의 영역은 어두운 화소를 많이 포함하고, 그 밖의 피부의 영역은 밝은 화소를 많이 포함한다. 그 때문에, 얼굴 검출 처리에서는, 얼굴 특유의 명암 패턴을 고려하여 화상으로부터 특징량이 취득되고, 취득된 특징량에 의거하여 얼굴이 검출되는 것이 일반적이다. 특징량으로서는, 예를 들면, 얼굴 특유의 명암 패턴과 동등한 위치 관계를 갖는 2개의 영역 사이의 휘도치의 차를 특징량으로 하는 Haar-like 특징량이 사용된다.
화상의 명암차(화상의 명부와 암부의 휘도치의 차 ; 콘트라스트)가 어느 정도 남은 화상에서는, 얼굴 특유의 명암 패턴에 관한 정보량이 많다. 그 때문에, 화상의 명암차가 남은 화상으로부터는 고정밀도로 얼굴을 검출할 수 있다. 한쪽, 화상의 명암차가 작은 화상에서는, 얼굴 특유의 명암 패턴에 관한 정보량이 희박하다. 그 때문에, 화상의 명암차가 작은 화상으로부터는 얼굴을 검출하는 것은 곤란하다. 따라서 얼굴 검출 처리에는 명암차가 남은 화상이 적합하다.
그러나, 얼굴 검출 처리를 행하는 장치의 베리에이션이 증가하면, 촬영 화상의 촬영 환경(예를 들면, 피사체의 주위의 밝기)의 베리에이션도 증가한다. 그 때문에, 밝은 촬영 화상으로부터 어두운 촬영 화상까지 다양한 밝기의 촬영 화상을 사용한 얼굴 검출 처리가 행하여지게 되어, 종래의 얼굴 검출 처리에서 상정되지 않았던 밝기의 촬영 화상을 사용한 얼굴 검출 처리가 행하여지게 된다. 예를 들면, 텔레비전이나 감시 시스템은 어둑어둑한 환경에서 사용되는 일이 있다. 그 때문에, 텔레비전에서 행하여지는 얼굴 검출 처리에서는, 어둑어둑한 촬영 환경에서 얻어진 촬영 화상이 사용될 가능성이 있다.
그리고, 촬영 환경이 변화하면, 촬영 화상의 휘도 분포가 변화하고, 명암차가 변화한다. 그 결과, 얼굴 검출 처리의 정밀도가 저하되는 일이 있다. 예를 들면, 어둑어둑한 촬영 환경에서 얻어진 촬영 화상에서는, 얼굴기관 부근의 영역 이외의 피부의 영역도 어두워지고, 화상의 명암차가 작아진다. 그 때문에, 얼굴 특유의 명암 패턴에 관한 정보량이 희박하게 되어, 얼굴의 검출이 곤란하여진다. 마찬가지로, 조명이나 외란광에 의해 얼굴이 너무 밝은 경우에도, 촬영 화상의 명암차가 작아지기 때문에, 얼굴 특유의 명암 패턴에 관한 정보량이 희박하게 되고, 얼굴의 검출이 곤란해진다.
종래, 소망하는 화상을 얻기 위한 다양한 화상 처리가 제안되어 있다. 화상 처리에 관한 기술은, 예를 들면, 특허 문헌 1, 2에 개시되어 있다. 그러나, 종래 기술(특허 문헌 1, 2에 개시된 기술 등)을 사용하였다고 하여도, 얼굴 검출 처리에 적합한 화상(명암차가 남은 화상)을 확실하게 얻을 수는 없다.
예를 들면, 특허 문헌 1에 개시된 기술에서는, 화상 전체가 어두운 경우에는 화상 처리는 행하여지지 않는다. 그 때문에, 특허 문헌 1에 개시된 기술을 사용하였다고 하여도, 어두운 촬영 화상(어두운 촬영 환경에서 얻어진 촬영 화상)으로부터 얼굴 검출 처리에 적합한 화상을 얻을 수는 없다.
특허 문헌 2에 개시된 기술에서는, 화상에 포함되어 있는 색의 수가 임계치 이상인지의 여부에 응하여 감마 특성(감마 커브)이 전환되는데 지나지 않고, 화상의 밝기는 고려되지 않는다. 그 때문에, 특허 문헌 2에 개시된 기술을 사용하였다고 하여도, 얼굴 검출 처리에 적합한 화상을 얻을 수는 없다.
본 발명은, 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 화상을 생성할 수 있는 기술을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 이하의 구성을 채용한다.
본 발명의 화상 생성 장치는, 화상으로부터 얼굴을 검출하는 얼굴 검출 처리에 사용하는 화상인 얼굴 검출용 화상을 생성하는 화상 생성 장치로서, 촬영에 의해 얻어진 촬영 화상의 각 화소의 휘도치를 대표하는 대표휘도치를 산출하는 대표휘도 산출 수단과, 소정의 감마값을 사용하여 화상의 각 화소의 휘도치를 변환하는 감마 변환 처리를, 촬영 화상에 시행함에 의해, 얼굴 검출용 화상을 생성하는 감마 변환 수단을 가지며, 감마 변환 수단은, 대표휘도 산출 수단에서 산출된 대표휘도치가 소정의 임계치 이상인 경우에, 제1의 감마값을 사용한 감마 변환 처리를 행하고, 대표휘도치가 소정의 임계치 미만인 경우에, 제1의 감마값을 사용하여 얻어지는 얼굴 검출용 화상보다도 밝은 얼굴 검출용 화상을 얻을 수 있는 제2의 감마값을 사용한 감마 변환 처리를 행하는, 것을 특징으로 한다.
여기서, 산출된 대표휘도치가 소정의 임계치 이상인 경우에는, 촬영 화상이 밝은 촬영 환경에서 얻어졌을 가능성이 높다. 그리고, 산출된 대표휘도치가 소정의 임계치 미만인 경우에는, 촬영 화상이 어두운 촬영 환경에서 얻어졌을 가능성이 높다. 그 때문에, 하나의 감마값(제1의 감마값)을 항상 사용하면, 산출된 대표휘도치가 소정의 임계치 미만인 경우에, 명암차가 작은 얼굴 검출용 화상이 생성될 우려가 있다.
그래서, 본 발명의 화상 생성 장치에서는, 산출된 대표휘도치가 소정의 임계치 미만인 경우에, 제2의 감마값을 사용한다. 그에 의해, 제1의 감마값을 사용한 경우에 비하여, 화상 전체의 밝기가 높고, 또한, 명암차가 큰, 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다. 그 결과, 본 발명의 화상 생성 장치에서는, 촬영 화상의 밝기에 의하지 않고서 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다.
또한, 대표휘도치가 취할 수 있는 값의 범위가 0 이상 1 이하의 범위인 경우에, 소정의 임계치는, 0.25 보다도 크고 0.41보다도 작은 값인 것이 바람직하다. 이 값을 사용함에 의해, 보다 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다.
감마 변환 처리는, 예를 들면, 이하의 식 1을 사용하여, 소정의 감마값(G), 촬영 화상의 휘도치(Ya), 및, 휘도치가 취할 수 있는 값의 최대치(Ymax)로부터, 얼굴 검출용 화상의 휘도치(Yb)를 산출하는 처리이다.
Yb=Ymax×(Ya/Ymax)G … (식 1)
이 경우, 제1의 감마값은, 0.55 보다도 크고 1보다도 작은 값인 것이 바람직하고, 제2의 감마값은, 0.15 보다도 크고 1보다도 작은 값인 것이 바람직하다. 이들의 값을 사용함에 의해, 보다 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다.
또한, 대표휘도치는, 복수의 화소의 휘도치의 평균치(평균휘도치) 또는 중앙치(중앙휘도치)인 것이 바람직하다. 평균휘도치나 중앙휘도치는, 다른 대표휘도치에 비하여, 촬영 환경의 밝기를 잘 나타내는 경향이 있다. 그 때문에, 평균휘도치 또는 중앙휘도치를 사용함에 의해, 감마값의 전환을 보다 고정밀도로 행할 수 있고, 보다 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다.
또한, 대표휘도 산출 수단은, 제1 임계치 이상의 휘도치를 갖는 화소(고휘도 화소)와, 제1 임계치보다도 작은 제2 임계치 이하의 휘도치를 갖는 화소(저휘도 화소)의 적어도 한쪽을 사용하지 않고서, 대표휘도치를 산출하는 것이 바람직하다. 촬영 화상에서는, 피사체의 화상(피사체 화상)에 부가 화상이 부가되어 있는 일이 있다. 부가 화상은, 예를 들면, 피사체 화상을 둘러싸는 테두리 화상, 화상에 중첩된 문자, 화상에 중첩된 그래픽, 등이다. 그리고, 부가 화상의 휘도치는, 휘도치가 취할 수 있는 값의 최대치(최대 휘도치), 휘도치가 취할 수 있는 값의 최소치(최소 휘도치), 또는, 그들의 주변의 휘도치인 것이 많다. 그 때문에, 대표휘도치의 산출에 사용하는 화소로부터, 고휘도 화소나 저휘도 화소를 제외함에 의해, 부가 화상의 휘도치가 대표휘도 산출 수단의 산출치에 주는 영향을 저감할 수 있고, 피사체 화상의 대표휘도치에 보다 가까운 산출치를 얻을 수 있다. 그 결과, 감마값의 전환을 보다 고정밀도로 행할 수 있고, 보다 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다.
또한, 부가 화상의 휘도치는 최대 휘도치나 최소 휘도치일 가능성이 특히 높기 때문에, 제1 임계치가 최대 휘도치이고, 제2 임계치가 최소 휘도치인 것이 바람직하다. 그에 의해, 대표휘도치의 산출에 사용하는 화소로부터, 피사체 화상의 화소가 제외되는 것을 억제할 수 있고, 피사체 화상의 대표휘도치에 보다 가까운 산출치를 얻을 수 있다. 그 결과, 감마값의 전환을 보다 고정밀도로 행할 수 있고, 보다 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다.
또한, 대표휘도 산출 수단은, 화소수가 가장 많은 휘도치를 갖는 화소(최빈(最頻) 화소)를 사용하지 않고서, 대표휘도치를 산출하는 것이 바람직하다. 최빈 화소는, 부가 화상의 화소일 가능성이 높다. 그 때문에, 대표휘도치의 산출에 사용하는 화소로부터, 최빈 화소를 제외함에 의해, 부가 화상의 휘도치가 대표휘도 산출 수단의 산출치에 주는 영향을 저감할 수 있고, 피사체 화상의 대표휘도치에 보다 가까운 산출치를 얻을 수 있다. 그 결과, 감마값의 전환을 보다 고정밀도로 행할 수 있고, 보다 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다. 또한, 부가 화상의 화소가 고휘도 화소나 저휘도 화소가 아닌 경우에도, 이들의 효과를 얻을 수 있다.
또한, 대표휘도 산출 수단은, 화상의 연부분(緣部分)의 화소를 사용하지 않고서, 대표휘도치를 산출하는 것이 바람직하다. 연부분의 화소는, 상술한 테두리 화상의 화소일 가능성이 높다. 그 때문에, 대표휘도치의 산출에 사용하는 화소로부터, 연부분의 화소를 제외함에 의해, 테두리 화상의 휘도치가 대표휘도 산출 수단의 산출치에 주는 영향을 저감할 수 있고, 피사체 화상의 대표휘도치에 보다 가까운 산출치를 얻을 수 있다. 그 결과, 감마값의 전환을 보다 고정밀도로 행할 수 있고, 보다 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다. 또한, 테두리 화상의 화소가 고휘도 화소, 저휘도 화소, 및, 최빈 화소가 아닌 경우에도, 이들의 효과를 얻을 수 있다.
또한, 화상 생성 장치는, 화상을 축소하는 축소 처리를 촬영 화상에 시행함에 의해, 촬영 화상보다도 적은 화소로 이루어지는 축소 화상을 생성하는 축소 수단을 또한 가지며, 대표휘도 산출 수단은, 축소 화상의 대표휘도치를 산출하는, 것이 바람직하다. 이와같은 구성에 의하면, 대표휘도치의 산출에 사용하는 화소의 수를 저감할 수 있고, 대표휘도치의 산출에 필요로 하는 처리 부하를 저감할 수 있다.
또한, 대표휘도 산출 수단은, 수평방향 및 수직방향으로 n화소(n은 1 이상의 정수)마다 존재하는 화소를 사용하고, 그 이외의 화소를 사용하지 않고서, 대표휘도치를 산출하는 것이 바람직하다. 이와같은 구성에 의하면, 대표휘도치의 산출에 사용하는 화소의 수를 저감할 수 있고, 대표휘도치의 산출에 필요로 하는 처리 부하를 저감할 수 있다.
또한, 본 발명은, 상기 구성 내지 기능의 적어도 일부를 갖는 화상 생성 장치로서 파악할 수 있다. 또한, 본 발명은, 상기 처리의 적어도 일부를 포함하는 화상 생성 방법, 또는, 이러한 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램, 또는, 그와 같은 프로그램을 비일시적으로 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서 파악할 수도 있다. 상기 구성 및 처리의 각각은 기술적인 모순이 생기지 않는 한 서로 조합시켜서 본 발명을 구성할 수 있다.
본 발명에 의하면, 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 화상을 생성할 수 있다.
도 1은, 실시례 1에 관한 화상 생성 장치의 기능 구성의 한 예를 도시하는 블록도.
도 2는, 실시례 1에 관한 감마 커브의 한 예를 도시하는 도면.
도 3은, 실시례 1에 관한 화상 생성 장치의 동작의 한 예를 도시하는 플로 차트.
도 4는, 실시례 1에 관한 감마값과 얼굴의 검출률과의 대응관계의 한 예를 도시하는 도면.
도 5는, 실시례 1에 관한 소정의 임계치와 얼굴의 검출률과의 대응관계의 한 예를 도시하는 도면.
도 6은, 실시례 2, 3에 관한 촬영 화상의 한 예를 도시하는 도면.
도 7은, 실시례 4에 관한 화상 생성 장치의 기능 구성의 한 예를 도시하는 블록도.
도 8은, 실시례 4에 관한 촬영 화상과 축소 화상의 한 예를 도시하는 도면.
도 9는, 실시례 5에 관한 촬영 화상의 한 예를 도시하는 도면.
도 2는, 실시례 1에 관한 감마 커브의 한 예를 도시하는 도면.
도 3은, 실시례 1에 관한 화상 생성 장치의 동작의 한 예를 도시하는 플로 차트.
도 4는, 실시례 1에 관한 감마값과 얼굴의 검출률과의 대응관계의 한 예를 도시하는 도면.
도 5는, 실시례 1에 관한 소정의 임계치와 얼굴의 검출률과의 대응관계의 한 예를 도시하는 도면.
도 6은, 실시례 2, 3에 관한 촬영 화상의 한 예를 도시하는 도면.
도 7은, 실시례 4에 관한 화상 생성 장치의 기능 구성의 한 예를 도시하는 블록도.
도 8은, 실시례 4에 관한 촬영 화상과 축소 화상의 한 예를 도시하는 도면.
도 9는, 실시례 5에 관한 촬영 화상의 한 예를 도시하는 도면.
<실시례 1>
이하, 본 발명의 실시례 1에 관한 화상 생성 장치 및 화상 생성 방법에 관해, 도면을 참조하면서 설명한다. 본 실시례에 관한 화상 생성 장치는, 화상으로부터 얼굴을 검출하는 얼굴 검출 처리에 사용하는 화상인 얼굴 검출용 화상을 생성한다.
(화상 생성 장치의 구성)
본 실시례에 관한 화상 생성 장치의 기능 구성에 관해, 도 1을 이용하여 설명한다. 도 1은, 본 실시례에 관한 화상 생성 장치(100)의 기능 구성의 한 예를 도시하는 블록도이다. 도 1에 도시하는 바와 같이, 화상 생성 장치(100)는, 대표휘도 산출부(101), 대표휘도 판정부(102), 및, 감마 변환부(103)를 갖는다.
또한, 촬영 장치(200)와 얼굴 검출 장치(300)의 적어도 어느 하나는, 화상 생성 장치(100)의 일부로서 파악할 수도 있다.
대표휘도 산출부(101)는, 촬영 장치(200)로부터 출력된 촬영 화상을 취득하고, 취득한 촬영 화상의 각 화소의 휘도치를 대표하는 대표휘도치를 산출한다. 대표휘도치로서는, 복수의 화소의 휘도치의 평균치(평균휘도치), 중앙치(중앙휘도치), 최빈치(最頻値), 최소치, 최대치, 등을 사용할 수 있다. 본 실시례에서는, 대표휘도치로서, 촬영 화상의 전 화소의 휘도치의 평균치인 평균휘도치(Yav)가 산출된다. 촬영 화상은, 촬영에 의해 얻어진 화상이다. 화상 데이터에 의거한 화상을 표시하는 화상 표시 장치(텔레비전 장치 등)의 유저의 얼굴을 검출하는 얼굴 검출 처리를 행하는 경우에는, 촬영 장치(200)에 의해, 화상 표시 장치의 유저가 촬영된다. 대표휘도 산출부(101)는, 산출한 평균휘도치(Yav)를, 대표휘도 판정부(102)에 출력한다.
본 실시례에서는, 대표휘도치는, 촬영 환경의 밝기를 판단하기 위해 사용된다. 그리고, 평균휘도치나 중앙휘도치는, 다른 대표휘도치에 비하여, 촬영 환경의 밝기를 잘 나타낸다. 그 때문에, 평균휘도치 또는 중앙휘도치를 사용함에 의해, 촬영 환경의 밝기를 보다 고정밀도로 판단할 수 있다. 이와 같은 이유로부터, 대표휘도치로서, 평균휘도치 또는 중앙휘도치를 사용하는 것이 바람직하다.
또한, 본 실시례에서는, 촬영 화상의 전 화소를 사용하여 대표휘도치를 산출하는 것으로 하였지만, 이것으로 한하지 않는다. 촬영 환경의 밝기를 판단할 수 있으면, 대표휘도치의 산출 방법은 특히 한정되지 않는다. 예를 들면, 촬영 화상의 소정 영역(일부의 영역) 내에 존재하는 복수의 화소만을 사용하여, 대표휘도치가 산출되어도 좋다.
대표휘도 판정부(102)는, 대표휘도 산출부(101)로부터 출력된 평균휘도치(Yav)가 소정의 임계치(Yth) 이상인지의 여부가 판정된다. 그리고, 대표휘도 판정부(102)는, 평균휘도치(Yav)가 임계치(Yth) 이상인지의 여부를 나타내는 판정치(F)를, 감마 변환부(103)에 출력한다. 평균휘도치(Yav)가 임계치(Yth) 이상인 경우에는, 판정치(F)=0이 출력되고, 평균휘도치(Yav)가 임계치(Yth) 미만인 경우에는, 판정치(F)=1이 출력된다.
감마 변환부(103)는, 촬영 장치(200)로부터 출력된 촬영 화상과, 대표휘도 판정부(102)로부터 출력된 판정치(F)를 취득한다. 그리고, 감마 변환부(103)는, 소정의 감마값을 사용하여 화상의 각 화소의 휘도치를 변환하는 감마 변환 처리를, 취득한 촬영 화상에 시행함에 의해, 얼굴 검출용 화상을 생성한다. 감마 변환부(103)는, 생성한 얼굴 검출용 화상을, 얼굴 검출 장치(300)에 출력한다.
본 실시례에서는, 감마 변환 처리에 의해, 촬영 화상의 전 화소의 휘도치가 변환된다. 또한, 본 실시례에서는, 이하의 식 2를 사용하여, 소정의 감마값(G), 촬영 화상의 휘도치(Ya), 및, 휘도치가 취할 수 있는 값의 최대치(Ymax)로부터, 얼굴 검출용 화상의 휘도치(Yb)를 산출하는 처리가, 감마 변환 처리로서 행하여진다.
Yb=Ymax×(Ya/Ymax)G … (식 2)
또한, 감마 변환 처리의 연산식은 상술한 식 2로 한하지 않는다. 감마값에 응한 변환 특성으로 휘도치가 변환되면, 어떤 연산식이 사용되어도 좋다.
또한, 본 실시례에서는, 촬영 화상의 전 화소의 휘도치를 변환하는 것으로 하였지만, 이것으로 한하지 않는다. 예를 들면, 촬영 화상의 소정 영역(일부의 영역) 내에 존재하는 복수의 화소만의 휘도치가 변환되어도 좋다.
일반적으로, 촬영 화상의 영역 중 얼굴의 영역에는, 얼굴 특유의 명암 패턴(얼굴 특유의 위치 관계를 갖는 명부와 암부)이 존재한다. 예를 들면, 눈, 코, 입 등의 얼굴기관 부근의 영역은 어두운 화소를 많이 포함하고, 그 이외의 피부의 영역은 밝은 화소를 많이 포함한다. 그 때문에, 얼굴 검출 처리에서는, 일반적으로, 얼굴 특유의 명암 패턴을 고려하여 화상으로부터 특징량이 취득되고, 취득된 특징량에 의거하여 얼굴이 검출된다. 특징량으로서는, 예를 들면, 얼굴 특유의 명암 패턴과 동등한 위치 관계를 갖는 2개의 영역 사이의 휘도치의 차가 사용된다. 구체적으로는, 특징량으로서, 얼굴기관의 배치와 명암에 대응하는 Haar-like 특징량이 사용된다. 그리고, 얼굴 검출 처리에서는, 명암차(화상의 명부와 암부의 휘도치의 차 ; 콘트라스트)가 어느 정도 남은 화상으로부터 고정밀도로 얼굴을 검출할 수 있다.
그래서, 본 실시례에서는, 감마 변환부(103)는, 판정치(F)=0의 경우에, 1보다도 작은 감마값(G1)(제1의 감마값)을 사용한 감마 변환 처리를 행한다. 그에 의해, 촬영 화상에 비하여, 화상 전체의 밝기가 높고, 또한, 명암차가 큰, 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다. 즉, 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 화상을 생성할 수 있다.
여기서, 평균휘도치(Yav)가 임계치(Yth) 이상인 경우에는, 촬영 화상이 밝은 촬영 환경에서 얻어졌을 가능성이 높다. 그리고, 평균휘도치(Yav)가 임계치(Yth) 미만인 경우에는, 촬영 화상이 어두운 촬영 환경에서 얻어졌을 가능성이 높다. 그 때문에, 하나의 감마값(G1)을 항상 사용하면, 평균휘도치(Yav)가 임계치(Yth) 미만인 경우에, 명암차가 작은 얼굴 검출용 화상이 생성될 우려가 있다.
그래서, 본 실시례에서는, 감마 변환부(103)는, 판정치(F)=1인 경우에, 감마값(G1)보다도 작은 감마값(G2)(제2의 감마값)을 사용한 감마 변환 처리를 행한다. 그에 의해, 감마값(G1)을 사용한 경우에 비하여, 화상 전체의 밝기가 높고, 또한, 명암차가 큰, 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다. 그 결과, 촬영 화상의 밝기에 의하지 않고서 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다.
도 2는, 감마 변환 처리 전의 휘도치(Ya)와 감마 변환 처리 후의 휘도치(Yb)와의 대응관계(감마 커브)의 한 예를 도시하는 도면이다. 도 2의 횡축은, 감마 변환 처리 전의 휘도치(Ya)를 나타내고, 도 2의 종축은, 감마 변환 처리 후의 휘도치(Yb)를 나타낸다. 도 2는, 휘도치가 취할 수 있는 값의 범위가 0 이상 1 이하의 범위인 경우의 예를 나타낸다. 도 2에서, 파선(21)은, 감마값(G)=1인 경우의 감마 커브를 나타내고, 1점쇄선(22)은, 감마값(G)=G1인 경우의 감마 커브를 나타내고, 실선(23)은, 감마값(G)=G2인 경우의 감마 커브를 나타낸다.
도 2로부터, 감마값(G)=1을 사용한 경우에는, 휘도치(Yb)로서 휘도치(Ya)와 같은 값아 얻어지고, 얼굴 검출용 화상으로서 촬영 화상과 같은 화상이 얻어짐을 알 수 있다. 감마값(G)=G1을 사용한 경우에는, 휘도치(Yb)로서 휘도치(Ya)보다도 큰 값아 얻어지고, 얼굴 검출용 화상으로서 촬영 화상보다도 밝은 화상이 얻어짐을 알 수 있다. 감마값(G)=G2를 사용한 경우에는, 감마값(G)=G1을 사용하여 얻어지는 휘도치(Yb)보다도 큰 휘도치(Yb)가 얻어지고, 감마값(G)=G1을 사용하여 얻어지는 얼굴 검출용 화상보다도 밝은 얼굴 검출용 화상이 얻어짐을 알 수 있다.
또한, 휘도치가 취할 수 있는 값의 범위는 특히 한정되지 않는다. 예를 들면, 휘도치가 취할 수 있는 값의 범위는, 0 이상 255 이하의 범위, 0 이상 1023 이하의 범위, 0 이상 4095 이하의 범위, 등이라도 좋다.
또한, 감마값(G1)과 감마값(G2)의 구체적인 값, 및, 감마값(G1)과 감마값(G2)의 대소관계는 특히 한정되지 않는다. 예를 들면, 촬영 환경이 매우 밝은 경우에는, 휘도치를 저감하는 감마값을 사용한 편이 바람직하다. 그 때문에, 감마값(G1)으로서 1보다도 큰 값이 사용되어도 좋다. 또한, 감마값(G2)은, 감마값(G1)을 사용하여 얻어지는 얼굴 검출용 화상보다도 밝은 얼굴 검출용 화상을 얻을 수 있는 값이라면 좋다. 환언하면, 감마값(G1)은, 감마값(G2)을 사용하여 얻어지는 얼굴 검출용 화상보다도 어두운 얼굴 검출용 화상을 얻을 수 있는 값이라면 좋다. 감마값(G1)과 감마값(G2)의 구체적인 값, 및, 감마값(G1)과 감마값(G2)의 대소관계가 감마 변환 처리의 연산식에 의존하는 것은 말할 필요도 없다.
얼굴 검출 장치(300)는, 감마 변환부(103)에서 생성된 얼굴 검출용 화상으로부터 얼굴을 검출한다(얼굴 검출 처리). 본 실시례에서는, 얼굴 검출 장치(300)는, 얼굴 특유의 명암 패턴을 고려하여 얼굴 검출용 화상으로부터 특징량을 취득하고, 취득된 특징량에 의거하여 얼굴을 검출한다. 예를 들면, 얼굴 검출 장치(300)는, 얼굴기관의 배치와 명암에 대응하는 Haar-like 특징량을 사용하여, 얼굴 검출용 화상으로부터 얼굴일 것 같은 영역을 탐색한다.
(화상 생성 장치의 동작)
화상 생성 장치(100)의 동작에 관해, 도 3을 이용하여 설명한다. 도 3은, 화상 생성 장치(100)의 동작의 한 예를 도시하는 플로 차트이다.
우선, 대표휘도 산출부(101)가, 촬영 화상의 평균휘도치(Yav)를 산출한다(S101).
다음에, 대표휘도 판정부(102)가, S101에서 산출된 평균휘도치(Yav)가 임계치(Yth) 이상인지의 여부를 판정한다(S102). 평균휘도치(Yav)가 임계치(Yth) 이상인 경우에는(S102 : YES), S103으로 처리가 진행되고, 평균휘도치(Yav)가 임계치(Yth) 미만인 경우에는(S102 : NO), S104로 처리가 진행된다.
S103에서는, 감마 변환부(103)가, 감마값(G1)을 사용한 감마 변환 처리(제1의 감마 변환 처리)를 촬영 화상에 시행함에 의해, 얼굴 검출용 화상을 생성한다.
S104에서는, 감마 변환부(103)가, 감마값(G2)을 사용한 감마 변환 처리(제2의 감마 변환 처리)를 촬영 화상에 시행함에 의해, 얼굴 검출용 화상을 생성한다.
(정리)
이상 기술한 바와 같이, 본 실시례에 의하면, 대표휘도치가 소정의 임계치 이상인 경우에, 감마값(G1)을 사용한 감마 변환 처리를 촬영 화상에 시행함에 의해, 얼굴 검출용 화상이 생성된다. 그리고, 대표휘도치가 소정의 임계치 미만인 경우에, 감마값(G1)을 사용하여 얻어지는 얼굴 검출용 화상보다도 밝은 얼굴 검출용 화상을 얻을 수 있는 감마값(G2)을 사용한 감마 변환 처리를 촬영 화상에 시행함에 의해, 얼굴 검출용 화상이 생성된다. 그에 의해, 촬영 화상의 밝기에 의하지 않고서 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다.
(감마값(G1, G2))
또한, 상술한 바와 강이, 감마값(G1, G2)은, 어떤 값이라도 좋다. 단, 상술한 식 2를 사용하는 감마 변환 처리가 행하여지는 경우에는, 감마값(G1)은, 0.55 보다도 크고 1보다도 작은 값인 것이 바람직하고, 0.7인 것이 특히 바람직하다. 그리고, 감마값(G2)은, 0.15 보다도 크고 1보다도 작은 값인 것이 바람직하고, 0.25인 것이 특히 바람직하다. 감마값(G1, G2)으로서 이들의 값을 사용함에 의해, 보다 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다.
본 발명자는, 얼굴을 촬영하여 얻어진 다수의 촬영 화상을 사용한 제1의 실험을 행하였다. 제1의 실험에서, 휘도치가 취할 수 있는 값의 범위는 0 이상 1 이하의 범위이다. 제1의 실험에서는, 다수의 촬영 화상(원화상(元畵像))의 각각에 관해, 휘도치를 조정하는 휘도 조정 처리를 시행함에 의해, 다수의 제1 조정 화상, 다수의 제2 조정 화상, 다수의 제3 조정 화상, 다수의 제4 조정 화상, 및, 다수의 제5 조정 화상을 생성하였다. 제1 조정 화상은 평균휘도치(Yav)가 0.39의 화상이고, 제2 조정 화상은 평균휘도치(Yav)가 0.19의 화상이고, 제3 조정 화상은 평균휘도치(Yav)가 0.15의 화상이고, 제4 조정 화상은 평균휘도치(Yav)가 0.11의 화상이고, 제5 조정 화상은 평균휘도치(Yav)가 0.07의 화상이다. 그리고, 각 조정 화상(제1∼제5 조정 화상)에 관해, 감마값을 1부터 10까지 바꾸면서, 조정 화상으로부터 얼굴 검출용 화상을 생성하는 감마 변환 처리와, 얼굴 검출 처리를 행하였다. 감마값이 1인 경우에는, 얼굴 검출용 화상으로서 조정 화상과 같은 화상이 얻어진다. 그 때문에, 감마값이 1인 경우는, 감마 변환 처리를 행하지 않은 경우에 상당한다. 말할 필요도 없고, 제1의 실험에서는, 평균휘도치(Yav)에 응하여 감마값을 전환하는 것은 하지 않는다.
제1의 실험에 의해, 도 4에 도시하는 실험 결과가 얻어졌다. 도 4는, 감마값(G)과 얼굴의 검출률과의 대응관계의 한 예를 도시하는 도면이다. 도 4에서, 횡축은 감마값(G)을 나타내고, 종축은 얼굴의 검출률을 나타낸다. 검출률은, 화상의 총수에 대한, 얼굴의 검출에 성공한 화상의 수의 비율이다. 그 때문에, 검출률이 높은 것은, 얼굴 검출 처리의 정밀도가 높은 것을 의미하고, 검출률이 낮은 것은, 얼굴 검출 처리의 정밀도가 낮은 것을 의미한다.
여기서는, 평균휘도치(Yav)=0.39의 조정 화상(제1 조정 화상)이 「밝은 촬영 화상」이라고 하고, 평균휘도치(Yav)=0.19, 0.15, 0.11, 및, 0.07의 촬영 화상(제2∼제5 조정 화상)이 「어두운 촬영 화상」이라고 한다. 도 4로부터, 밝은 촬영 화상에서는, 감마값(G)=0.7로 검출률이 최대가 됨을 알 수 있다. 그 때문에, 0.7을 감마값(G1)으로서 사용하면, 밝은 촬영 화상으로부터, 다른 감마값을 사용한 모든 경우 보다도 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능한 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다. 또한, 밝은 촬영 화상에서는, 감마값(G)이 0.55<G<1의 범위에서, 감마값(G)=1인 때보다도 높은 검출치가 얻어지고 있다. 그 때문에, 0.55 보다도 크고 1보다도 작은 값을 감마값(G1)으로서 사용하면, 밝은 촬영 화상으로부터, 감마 변환 처리를 행하지 않은 경우 보다도 높은 정밀도의 얼굴 검출 처리를 실현 가능한 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다.
또한, 어두운 촬영 화상에서는, 감마값(G)=0.25에서 검출률이 최대가 된다. 그 때문에, 0.25를 감마값(G2)으로서 사용하면, 어두운 촬영 화상으로부터, 다른 감마값을 사용한 모든 경우 보다도 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능한 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다. 또한, 어두운 촬영 화상에서는, 감마값(G)이 0.15<G<1의 범위에서, 감마값(G)=1인 때보다도 높은 검출치가 얻어지고 있다. 그 때문에, 0.15 보다도 크고 1보다도 작은 값을 감마값(G2)으로서 사용하면, 어두운 촬영 화상으로부터, 감마 변환 처리를 행하지 않은 경우 보다도 높은 정밀도의 얼굴 검출 처리를 실현 가능한 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다.
(임계치(Yth))
또한, 임계치(Yth)는, 어떤 값이라도 좋다. 단, 평균휘도치(Yav)가 취할 수 있는 값의 범위가 0 이상 1 이하의 범위인 경우에, 임계치(Yth)는, 0.25 보다도 크고 0.41보다도 작은 값인 것이 바람직하고, 0.33인 것이 특히 바람직하다.
본 발명자는, 얼굴을 촬영하여 얻어진 다수의 촬영 화상을 사용한 제2의 실험을 행하였다. 제2의 실험에서, 평균휘도치(Yav)가 취할 수 있는 값의 범위는 0 이상 1 이하의 범위이다. 제2의 실험에서는, 각 원화상(제1의 실험에서 사용한 다수의 원화상의 각각)에 관해, 임계치(Yth)를 0부터 1까지 바꾸면서, 원화상으로부터 얼굴 검출용 화상을 생성하는 감마 변환 처리와, 얼굴 검출 처리를 행하였다. 제2의 실험에서는, 평균휘도치(Yav)가 임계치(Yth) 이상인 경우에 감마값 0.7을 사용하고, 평균휘도치(Yav)가 임계치(Yth) 미만인 경우에 감마값 0.25를 사용하였다. 또한, 제2의 실험에서는, 조정 화상을 생성하는 것은 하지 않는다.
제2의 실험에 의해, 도 5에 도시하는 실험 결과가 얻어졌다. 도 5는, 임계치(Yth)와 얼굴의 검출률과의 대응관계의 한 예를 도시하는 도면이다. 도 5에서, 횡축은 임계치(Yth)를 나타내고, 종축은 얼굴의 검출률을 나타낸다. 도 5의1점쇄선(51)은, 목표의 검출률을 나타낸다. 목표의 검출률의 값은 특히 한정되는 것은 아니다. 목표의 검출률은, 예를 들면, 임계치(Yth)=0의 검출률을 기준으로 결정된다. 얼굴 검출 처리의 정밀도의 목표치가 높을수록 높은 검출률을, 목표의 검출률로서 사용하면 좋다.
도 5로부터, 임계치(Yth)=0.33에서 검출률이 최대가 됨을 알 수 있다. 그 때문에, 0.33을 임계치(Yth)로서 사용하면, 다른 값을 임계치(Yth)로서 사용하는 모든 경우 보다도 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능한 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다. 또한, 임계치(Yth)가 0.25<Yth<0.41의 범위에서, 목표의 검출률 보다도 높은 검출치가 얻어져 있다. 그 때문에, 0.25 보다도 크고 0.41보다도 작은 값을 임계치(Yth)로서 사용하면, 목표의 정밀도 보다도 높은 정밀도의 얼굴 검출 처리를 실현 가능한 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다.
<실시례 2>
이하, 본 발명의 실시례 2에 관한 화상 생성 장치 및 화상 생성 방법에 관해, 도면을 참조하면서 설명한다. 본 실시례에서는, 대표휘도치의 산출 방법이 실시례 1과 다르다. 또한, 이하에서는, 실시례 1과 같은 구성이나 처리에 관한 설명은 생략한다.
도 6에, 본 실시례에 관한 촬영 화상의 한 예를 도시한다. 촬영 화상에서는, 피사체의 화상(피사체 화상)에 부가(附加) 화상이 부가되어 있는 일이 있다. 예를 들면, 도 6에 도시하는 바와 같이, 피사체 화상(61)을 둘러싸는 테두리 화상(62)이 부가되어 있는 일이 있다. 또한, 문자, 그래픽, 등의 부가 화상이 화상에 중첩되어 있는 일도 있다.
보다 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성하기 위해서는, 산출된 대표휘도치가 소정의 임계치 이상인지의 여부는, 촬영 화상이 밝은 촬영 환경에서 얻어졌는지의 여부, 촬영 화상이 어두운 촬영 환경에서 얻어졌는지의 여부, 등을 의미하는 것이 바람직하다. 그리고, 산출된 대표휘도치가 피사체 화상(61)의 대표휘도치라면, 「산출된 대표휘도치가 소정의 임계치 이상인지의 여부는, 촬영 화상이 밝은 촬영 환경에서 얻어졌는지의 여부, 촬영 화상이 어두운 촬영 환경에서 얻어졌는지의 여부, 등을 의미한다」라고 말할 수 있다.
그러나, 부가 화상의 화소를 포함하는 복수의 화소를 사용하여 대표휘도치를 산출하면, 부가 화상의 휘도치의 영향에 의해, 오차(피사체 화상의 평균휘도치와의 차)가 큰 대표휘도치가 산출되는 일이 있다. 예를 들면, 테두리 화상(62)의 화소를 포함하는 복수의 화소의 휘도치를 사용하여 대표휘도치로서 산출하면, 테두리 화상(62)의 휘도치의 영향에 의해, 피사체 화상(61)의 대표휘도치와의 차가 큰 대표휘도치가 산출되는 일이 있다.
그래서, 본 실시례에서는, 대표휘도 산출부(101)는, 제1 임계치 이상의 휘도치를 갖는 화소(고휘도 화소)와, 제1 임계치보다도 작은 제2 임계치 이하의 휘도치를 갖는 화소(저휘도 화소)의 적어도 한쪽을 사용하지 않고서, 대표휘도치를 산출한다. 예를 들면, 저휘도 화소 이외의 복수의 화소의 휘도치의 평균치가, 평균휘도치(Yav)로서 산출된다.
또한, 고휘도 화소 이외의 복수의 화소의 휘도치의 평균치가, 평균휘도치(Yav)로서 산출되어도 좋다. 고휘도 화소도 저휘도 화소도 아닌 복수의 화소의 휘도치의 평균치가, 평균휘도치(Yav)로서 산출되어도 좋다.
이상 기술한 바와 같이, 본 실시례에 의하면, 대표휘도치의 산출에 사용하는 화소로부터, 고휘도 화소나 저휘도 화소가 제외된다. 그에 의해, 보다 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다. 구체적으로는, 부가 화상(테두리 화상, 문자, 그래픽, 등)의 휘도치는, 휘도치가 취할 수 있는 값의 최대치(최대 휘도치(Ymax)), 휘도치가 취할 수 있는 값의 최소치(최소 휘도치(Ymin)), 또는, 그들 주변의 휘도치인 것이 많다. 최대 휘도치(Ymax)는 백색의 휘도치이고, 최소 휘도치(Ymin)는 흑색의 휘도치이다. 휘도치가 취할 수 있는 값의 범위가 0 이상 1 이하인 경우에는, 최대 휘도치(Ymax)는 1이고, 최소 휘도치(Ymin)는 0이다. 그 때문에, 고휘도 화소나 저휘도 화소를 제외함에 의해, 부가 화상의 휘도치가 대표휘도 산출부(101)의 산출치(대표휘도치)에 주는 영향을 저감할 수 있고, 피사체 화상의 대표휘도치에 보다 가까운 산출치를 얻을 수 있다. 그 결과, 감마값의 전환을 보다 고정밀도로 행할 수 있고, 보다 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다.
또한, 제1 임계치와 제2 임계치는 어떤 값이라도 좋다. 예를 들면, 최대 휘도치(Ymax)보다도 작은 값을 제1 임계치로서 사용하고, 최소 휘도치(Ymin) 보다도 큰 값을 제2 임계치로서 사용하여도 좋다. 단, 부가 화상의 휘도치는 최대 휘도치나 최소 휘도치일 가능성이 특히 높다. 그 때문에, 제1 임계치가 최대 휘도치이고, 제2 임계치가 최소 휘도치인 것이 바람직하다. 그에 의해, 대표휘도치의 산출에 사용하는 화소로부터, 피사체 화상의 화소가 제외되는 것을 억제할 수 있고, 피사체 화상의 대표휘도치에 보다 가까운 대표휘도치를 얻을 수 있다. 그 결과, 감마값의 전환을 보다 고정밀도로 행할 수 있고, 보다 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다.
또한, 화소수가 가장 많은 휘도치를 갖는 화소(최빈 화소)는, 부가 화상의 화소일 가능성이 높다. 그 때문에, 최빈 화소를 사용하지 않고서, 대표휘도치가 산출되는 것이 바람직하다. 대표휘도치의 산출에 사용하는 화소로부터 최빈 화소를 제외함에 의해, 부가 화상의 휘도치가 대표휘도 산출부(101)의 산출치에 주는 영향을 저감할 수 있고, 피사체 화상의 대표휘도치에 보다 가까운 산출치를 얻을 수 있다. 그 결과, 감마값의 전환을 보다 고정밀도로 행할 수 있고, 보다 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다. 또한, 부가 화상의 화소가 고휘도 화소나 저휘도 화소가 아닌 경우에도, 이들의 효과를 얻을 수 있다. 대표휘도치의 산출에 사용하는 화소로부터 최빈 화소와 고휘도 화소가 제외되어도 좋고, 대표휘도치의 산출에 사용하는 화소로부터 최빈 화소와 저휘도 화소가 제외되어도 좋다. 대표휘도치의 산출에 사용하는 화소로부터, 최빈 화소, 저휘도 화소, 및, 고휘도 화소가 제외되어도 좋다.
<실시례 3>
이하, 본 발명의 실시례 3에 관한 화상 생성 장치 및 화상 생성 방법에 관해, 도면을 참조하면서 설명한다. 본 실시례에서는, 대표휘도치의 산출 방법이 실시례 1과 다르다. 또한, 이하에서는, 실시례 1과 같은 구성이나 처리에 관한 설명은 생략한다.
본 실시례에서는, 대표휘도 산출부(101)는, 화상의 연부분(緣部分)의 화소를 사용하지 않고서, 대표휘도치를 산출한다. 예를 들면, 연부분 이외의 영역에 존재하는 복수의 화소의 휘도치의 평균치가, 평균휘도치(Yav)로서 산출된다. 연부분은, 예를 들면, 화상의 단(端)부터 화상의 중심을 향하여 소정 화소수만큼의 영역이다. 구체적으로는, 도 6에 도시하는 바와 같이, 파선(63)(촬영 화상의 상하좌우변)부터 파선(64)까지의 영역이 연부분으로서 사용된다. 도 6의 예에서는, 연부분에, 테두리 화상(62)의 전체와 피사체 화상(61)의 일부가 포함되어 있다.
또한, 연부분에는, 테두리 화상(62)의 전체가 포함되어도 좋고, 테두리 화상(62)의 일부가 포함되어도 좋다. 또한, 연부분에는, 피사체 화상(61)이 포함되어도 좋고, 피사체 화상(61)이 포함되지 않아도 좋다.
또한, 화상의 상변, 하변, 좌변, 및, 우변의 4개의 변 중의 일부의 변부터, 화상의 중심을 향하여 소정 화소수만큼의 영역이, 연부분으로서 사용되어도 좋다. 즉, 이하의 4개의 영역 중, 하나, 2개, 또는, 3개의 영역이, 연부분으로서 사용되어도 좋다. 도 6의 예에서는, 이하의 4개의 영역의 전부가 연부분으로서 사용되고 있다.
·화상의 상변부터 하측을 향하여 소정 화소수만큼의 영역
·화상의 하변부터 상측을 향하여 소정 화소수만큼의 영역
·화상의 좌변부터 우측을 향하여 소정 화소수만큼의 영역
·화상의 우변부터 좌측을 향하여 소정 화소수만큼의 영역
이상 기술한 바와 같이, 본 실시례에 의하면, 대표휘도치의 산출에 사용하는 화소로부터, 연부분의 화소가 제외된다. 그에 의해, 보다 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다. 구체적으로는, 연부분의 화소는, 테두리 화상의 화소일 가능성이 높다. 그 때문에, 연부분의 화소를 제외함에 의해, 테두리 화상의 휘도치가 대표휘도 산출부(101)의 산출치에 주는 영향을 저감할 수 있고, 피사체 화상의 대표휘도치에 보다 가까운 산출치를 얻을 수 있다. 그 결과, 감마값의 전환을 보다 고정밀도로 행할 수 있고, 보다 고정밀한 얼굴 검출 처리를 실현 가능하게 하는 얼굴 검출용 화상을 생성할 수 있다. 또한, 테두리 화상의 화소가 고휘도 화소, 저휘도 화소, 및, 최빈 화소가 아닌 경우에도, 이들의 효과를 얻을 수 있다.
<실시례 4>
이하, 본 발명의 실시례 4에 관한 화상 생성 장치 및 화상 생성 방법에 관해, 도면을 참조하면서 설명하다. 또한, 이하에서는, 실시례 1과 같은 구성이나 처리에 관한 설명은 생략한다.
도 7은, 본 실시례에 관한 화상 생성 장치(400)의 기능 구성의 한 예를 도시하는 블록도이다. 도 7에서, 실시례 1(도 1)과 같은 기능부에는 실시례 1과 같은 부호를 붙이고, 그 설명은 생략한다. 도 7에 도시하는 바와 같이, 화상 생성 장치(400)는, 화상 생성 장치(100)가 갖는 기능부 외에, 축소부(401)를 또한 갖는다.
축소부(401)는, 촬영 장치(200)로부터 출력된 촬영 화상을 취득하고, 취득한 촬영 화상에 축소 처리를 시행한다. 축소 처리는, 화상을 축소하는 처리이다. 도 8은, 본 실시례에 관한 촬영 화상과 축소 화상의 한 예를 도시하는 도면이다. 도 8에 도시하는 바와 같이, 촬영 화상에 축소 처리를 시행함에 의해, 촬영 화상보다도 적은 화소로 이루어지는 축소 화상이 생성된다. 축소부(401)는, 생성하는 축소 화상을, 대표휘도 산출부(101)에 출력한다. 대표휘도 산출부(101)에서는, 촬영 화상의 대표휘도치로서, 축소 화상의 대표휘도치가 산출된다.
이상 기술한 바와 같이, 본 실시례에 의하면, 축소 처리를 촬영 화상에 시행함에 의해, 촬영 화상보다도 적은 화소로 이루어지는 축소 화상이 생성된다. 그리고, 축소 화상의 대표휘도치가 촬영 화상의 대표휘도치로서 산출된다. 그에 의해, 대표휘도치의 산출에 사용하는 화소의 수를 저감할 수 있고, 대표휘도치의 산출에 필요로 하는 처리 부하를 저감할 수 있다.
<실시례 5>
이하, 본 발명의 실시례 5에 관한 화상 생성 장치 및 화상 생성 방법에 관해, 도면을 참조하면서 설명한다. 본 실시례에서는, 대표휘도치의 산출 방법이 실시례 1과 다르다. 또한, 이하에서는, 실시례 1과 같은 구성이나 처리에 관한 설명은 생략한다.
도 9는, 본 실시례에 관한 촬영 화상의 한 예를 도시하는 도면이다. 도 9에서, 부호 91, 92는 화소를 나타낸다. 구체적으로는, 부호 91은, 대표휘도치의 산출에 사용하는 화소를 나타내고, 부호 92는, 대표휘도치의 산출에 사용하지 않는 화소를 나타낸다. 본 실시례에서는, 도 9에 도시하는 바와 같이, 대표휘도 산출부(101)는, 수평방향 및 수직방향으로 n화소(n은 1 이상의 정수)마다 존재하는 화소를 사용하고, 그 이외의 화소를 사용하지 않고서, 대표휘도치를 산출한다. 예를 들면, 수평방향 및 수직방향으로 n화소마다 존재하는 복수의 화소의 휘도치의 평균치가, 평균휘도치(Yav)로서 산출된다. 또한, 도 9에는, n=1인 경우의 예가 도시되어 있지만, n은 1보다 커도 좋다.
이상 기술한 바와 같이, 본 실시례에 의하면, 수평방향 및 수직방향으로 n화소마다 존재하는 화소를 사용하고, 그 이외의 화소를 사용하지 않고서, 대표휘도치가 산출된다. 그에 의해, 대표휘도치의 산출에 사용하는 화소의 수를 저감할 수 있고, 대표휘도치의 산출에 필요로 하는 처리 부하를 저감할 수 있다.
또한, 상술한 실시례 1∼5는 어디까지나 한 예이고, 본 발명의 요지의 범위 내에서 실시례 1∼5의 구성을 적절히 변형하거나 변경하거나 함에 의해 얻어지는 구성도, 본 발명에 포함된다. 실시례 1∼5의 구성을 적절히 조합시켜서 얻어지는 구성도, 본 발명에 포함된다. 예를 들면, 축소 화상이 생성되고, 축소 화상의 화소 중, n화소마다 존재하는 화소를 사용하여 대표휘도치가 산출되도록, 실시례 4, 5를 조합시켜서도 좋다.
100, 400 : 화상 생성 장치
101 : 대표휘도 산출부
102 : 대표휘도 판정부
103 : 감마 변환부
200 : 촬영 장치
300 : 얼굴 검출 장치
401 : 축소부
101 : 대표휘도 산출부
102 : 대표휘도 판정부
103 : 감마 변환부
200 : 촬영 장치
300 : 얼굴 검출 장치
401 : 축소부
Claims (12)
- 화상으로부터 얼굴을 검출하는 얼굴 검출 처리에 사용하는 화상인 얼굴 검출용 화상을 생성하는 화상 생성 장치로서,
촬영에 의해 얻어진 촬영 화상의 각 화소의 휘도치를 대표하며, 상기 촬영 환경의 밝기를 판단하는데 사용되는 대표휘도치로서 평균휘도치 또는 중앙휘도치를 산출하는 대표휘도 산출 수단과,
상기 산출된 평균휘도치 또는 중앙휘도치를, 상기 대표휘도 산출 수단으로부터 수신하여, 수신한 상기 평균휘도치 또는 상기 중앙휘도치가 소정의 임계치 이상이면 판정치((F)=0)를 출력하고, 수신한 평균휘도치 또는 상기 중앙휘도치가 상기 소정의 임계치 미만이면 판정치((F)=1)를 출력하는 대표휘도 판정 수단과,
상기 판정치((F)=0)의 경우에는 제1의 감마값(G1)을 사용하고, 상기 판정치((F)=1))의 경우에는 상기 제1의 감마값(G1)을 사용하여 얻어지는 얼굴 검출용 화상보다도 밝은 얼굴 검출용 화상을 얻을 수 있는 제2의 감마값(G2)을 사용하여, 화상의 각 화소의 휘도치를 변환하는 감마 변환 처리를 상기 촬영 화상에 시행함에 의해, 얼굴 검출용 화상을 생성하는 감마 변환 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 장치. - 제1항에 있어서,
상기 대표휘도치가 취할 수 있는 값의 범위가 0 이상 1 이하의 범위인 경우에,
상기 소정의 임계치는, 0.25 보다도 크고 0.41보다도 작은 값인 것을 특징으로 하는 화상 생성 장치. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 감마 변환 처리는, 이하의 식 1을 사용하여, 상기 소정의 감마값(G), 상기 촬영 화상의 휘도치(Ya), 및, 휘도치가 취할 수 있는 값의 최대치(Ymax)로부터, 상기 얼굴 검출용 화상의 휘도치(Yb)를 산출하는 처리이고,
Yb=Ymax×(Ya/Ymax)G … (식 1)
상기 제1의 감마값은, 0.55 보다도 크고 1보다도 작은 값인 것을 특징으로 하는 화상 생성 장치. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 감마 변환 처리는, 이하의 식 2를 사용하여, 상기 소정의 감마값(G), 상기 촬영 화상의 휘도치(Ya), 및, 휘도치가 취할 수 있는 값의 최대치(Ymax)로부터, 상기 얼굴 검출용 화상의 휘도치(Yb)를 산출하는 처리이고,
Yb=Ymax×(Ya/Ymax)G … (식 2)
상기 제2의 감마값은, 0.15 보다도 크고 1보다도 작은 값인 것을 특징으로 하는 화상 생성 장치. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 대표휘도치는, 복수의 화소의 휘도치의 평균치 또는 중앙값인 것을 특징으로 하는 화상 생성 장치. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 대표휘도 산출 수단은, 제1 임계치 이상의 휘도치를 갖는 화소와, 상기 제1 임계치보다도 작은 제2 임계치 이하의 휘도치를 갖는 화소의 적어도 한쪽을 사용하지 않고서, 상기 대표휘도치를 산출하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 장치. - 제6항에 있어서,
상기 제1 임계치는, 휘도치가 취할 수 있는 값의 최대치이고,
상기 제2 임계치는, 휘도치가 취할 수 있는 값의 최소값인 것을 특징으로 하는 화상 생성 장치. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 대표휘도 산출 수단은, 화소수가 가장 많은 휘도치를 갖는 화소를 사용하지 않고서, 상기 대표휘도치를 산출하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 장치. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 대표휘도 산출 수단은, 화상의 연부분의 화소를 사용하지 않고서, 상기 대표휘도치를 산출하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 장치. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
화상을 축소하는 축소 처리를 상기 촬영 화상에 시행함에 의해, 상기 촬영 화상보다도 적은 화소로 이루어지는 축소 화상을 생성하는 축소 수단을 또한 가지며,
상기 대표휘도 산출 수단은, 상기 축소 화상의 대표휘도치를 산출하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 장치. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 대표휘도 산출 수단은, 수평방향 및 수직방향으로 n화소(n은 1 이상의 정수)마다 존재하는 화소를 사용하고, 그 이외의 화소를 사용하지 않고서, 상기 대표휘도치를 산출하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 장치. - 화상으로부터 얼굴을 검출하는 얼굴 검출 처리에 사용하는 화상인 얼굴 검출용 화상을 생성하는 화상 생성 방법으로서,
촬영에 의해 얻어진 촬영 화상의 각 화소의 휘도치를 대표하며, 상기 촬영 환경의 밝기를 판단하는데 사용되는 대표휘도치로서 평균휘도치 또는 중앙휘도치를 대표휘도 산출 수단에 의해 산출하는 대표휘도 산출 스텝과,
상기 산출된 평균휘도치 또는 중앙휘도치를, 상기 대표휘도 산출 수단으로부터 수신하여, 수신한 상기 평균휘도치 또는 상기 중앙휘도치가 소정의 임계치 이상이면 판정치((F)=0)를 출력하고, 수신한 상기 평균휘도치 또는 상기 중앙휘도치가 상기 소정의 임계치 미만이면 판정치((F)=1)를, 대표휘도 판정 수단에 의해, 출력하는 대표휘도 판정 스텝과,
상기 판정치((F)=0)의 경우에는 제1의 감마값(G1)을 사용하고, 상기 판정치((F)=1))의 경우에는 상기 제1의 감마값(G1)을 사용하여 얻어지는 얼굴 검출용 화상보다도 밝은 얼굴 검출용 화상을 얻을 수 있는 제2의 감마값(G2)을 사용하여, 화상의 각 화소의 휘도치를 변환하는 감마 변환 처리를 상기 촬영 화상에 시행함에 의해 얼굴 검출용 화상을, 감마 변환 수단에 의해, 생성하는 감마 변환 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015046008A JP6365355B2 (ja) | 2015-03-09 | 2015-03-09 | 画像生成装置および画像生成方法 |
JPJP-P-2015-046008 | 2015-03-09 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20160110019A KR20160110019A (ko) | 2016-09-21 |
KR101715489B1 true KR101715489B1 (ko) | 2017-03-10 |
Family
ID=53785515
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020150110962A KR101715489B1 (ko) | 2015-03-09 | 2015-08-06 | 화상 생성 장치 및 화상 생성 방법 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9811715B2 (ko) |
EP (1) | EP3068123B1 (ko) |
JP (1) | JP6365355B2 (ko) |
KR (1) | KR101715489B1 (ko) |
CN (1) | CN105957020B (ko) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6399122B2 (ja) * | 2017-03-01 | 2018-10-03 | オムロン株式会社 | 顔検出装置およびその制御方法 |
CN108665428B (zh) * | 2018-04-26 | 2022-11-11 | 青岛海信移动通信技术股份有限公司 | 图像增强方法、装置、设备及存储介质 |
KR20200032584A (ko) * | 2018-09-18 | 2020-03-26 | 엘지전자 주식회사 | 영상표시장치 |
JP7547823B2 (ja) * | 2020-07-15 | 2024-09-10 | 株式会社Jvcケンウッド | 撮像制御装置、撮像制御方法及びプログラム |
CN112950497A (zh) * | 2021-02-22 | 2021-06-11 | 上海商汤智能科技有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014153959A (ja) * | 2013-02-08 | 2014-08-25 | Canon Inc | 画像処理装置及び画像処理方法、プログラム、記憶媒体 |
Family Cites Families (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4661862A (en) * | 1984-04-27 | 1987-04-28 | Rca Corporation | Differential PCM video transmission system employing horizontally offset five pixel groups and delta signals having plural non-linear encoding functions |
JP3003561B2 (ja) * | 1995-09-25 | 2000-01-31 | 松下電器産業株式会社 | 階調変換方法及びその回路と画像表示方法及びその装置と画像信号変換装置 |
JPH09326958A (ja) * | 1996-06-05 | 1997-12-16 | Sony Corp | 画像処理装置および処理方法 |
JP4124861B2 (ja) * | 1998-06-19 | 2008-07-23 | 株式会社東芝 | 移動量検出装置及びその方法 |
JP3730419B2 (ja) * | 1998-09-30 | 2006-01-05 | シャープ株式会社 | 映像信号処理装置 |
US6633343B2 (en) * | 2000-03-14 | 2003-10-14 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Dynamic gamma correction apparatus |
JP4154128B2 (ja) * | 2001-02-14 | 2008-09-24 | 株式会社リコー | 画像処理装置、画像処理方法およびその方法を実施するためのプログラムを記録した記録媒体 |
JP2006080752A (ja) * | 2004-09-08 | 2006-03-23 | Fujitsu Ten Ltd | カメラ用露光制御装置および制御方法 |
US7684640B2 (en) * | 2005-10-20 | 2010-03-23 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Methods and systems for automatic digital image enhancement with local adjustment |
WO2007072907A1 (ja) * | 2005-12-21 | 2007-06-28 | Nec Corporation | 階調補正方法、階調補正装置、階調補正プログラム及び画像機器 |
JP4867365B2 (ja) * | 2006-01-30 | 2012-02-01 | ソニー株式会社 | 撮像制御装置、撮像装置および撮像制御方法 |
JP2008227959A (ja) * | 2007-03-13 | 2008-09-25 | Seiko Epson Corp | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理システム |
JP5057053B2 (ja) | 2007-07-23 | 2012-10-24 | Necディスプレイソリューションズ株式会社 | ガンマ切替装置および方法 |
JP4600448B2 (ja) * | 2007-08-31 | 2010-12-15 | カシオ計算機株式会社 | 階調補正装置、階調補正方法、及び、プログラム |
KR20090025823A (ko) | 2007-09-07 | 2009-03-11 | 한국표준과학연구원 | 이동없이 가능한 진공게이지의 교정/시험 장치 및 그 방법 |
WO2009063553A1 (ja) | 2007-11-13 | 2009-05-22 | Fujitsu Limited | 画像補正装置、画像補正方法および画像補正プログラム |
JP4982399B2 (ja) * | 2008-01-30 | 2012-07-25 | 株式会社リコー | 画像処理装置および画像処理方法および画像処理プログラムおよび撮像装置 |
JP2010041504A (ja) * | 2008-08-06 | 2010-02-18 | Nikon Corp | カメラ |
JP4626692B2 (ja) * | 2008-09-12 | 2011-02-09 | ソニー株式会社 | 物体検出装置、撮像装置、物体検出方法およびプログラム |
EP2293247B1 (en) * | 2009-07-29 | 2012-09-05 | Harman Becker Automotive Systems GmbH | Edge detection with adaptive threshold |
KR101340765B1 (ko) * | 2010-04-01 | 2013-12-11 | 신닛테츠스미킨 카부시키카이샤 | 입자 측정 장치 및 입자 측정 방법 |
US8538145B2 (en) * | 2010-11-05 | 2013-09-17 | Apple Inc. | Gamma adjustment for maximizing information in images |
JP5166570B2 (ja) * | 2011-04-27 | 2013-03-21 | 株式会社東芝 | 電子機器、及び映像処理方法 |
US8554011B2 (en) * | 2011-06-07 | 2013-10-08 | Microsoft Corporation | Automatic exposure correction of images |
JP2013070241A (ja) * | 2011-09-22 | 2013-04-18 | Olympus Corp | 画像処理装置、画像処理方法、および、画像処理プログラム |
JP6074254B2 (ja) * | 2012-12-18 | 2017-02-01 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置およびその制御方法 |
-
2015
- 2015-03-09 JP JP2015046008A patent/JP6365355B2/ja active Active
- 2015-08-03 EP EP15179471.6A patent/EP3068123B1/en active Active
- 2015-08-06 KR KR1020150110962A patent/KR101715489B1/ko active IP Right Grant
- 2015-08-14 CN CN201510501033.9A patent/CN105957020B/zh active Active
- 2015-08-17 US US14/827,896 patent/US9811715B2/en active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014153959A (ja) * | 2013-02-08 | 2014-08-25 | Canon Inc | 画像処理装置及び画像処理方法、プログラム、記憶媒体 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105957020B (zh) | 2019-03-08 |
JP6365355B2 (ja) | 2018-08-01 |
KR20160110019A (ko) | 2016-09-21 |
US9811715B2 (en) | 2017-11-07 |
EP3068123A1 (en) | 2016-09-14 |
EP3068123B1 (en) | 2019-07-03 |
JP2016167681A (ja) | 2016-09-15 |
US20160267318A1 (en) | 2016-09-15 |
CN105957020A (zh) | 2016-09-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
GB2533692B (en) | Auto-contrast viewfinder for an indicia reader | |
EP3198852B1 (en) | Image processing apparatus and control method thereof | |
KR101715489B1 (ko) | 화상 생성 장치 및 화상 생성 방법 | |
JP6074254B2 (ja) | 画像処理装置およびその制御方法 | |
EP2953340B1 (en) | Image processing device, image processing method, program, and recording medium | |
US10091422B2 (en) | Image processing device and recording medium | |
US20180205879A1 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and recording medium | |
JP5381565B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理用プログラムおよび画像処理方法 | |
US9888154B2 (en) | Information processing apparatus, method for processing information, and computer program | |
CN109982012B (zh) | 图像处理方法及装置、存储介质、终端 | |
KR20130035019A (ko) | 영상 처리 장치 및 영상 처리 방법 | |
US9413925B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium | |
US20130287254A1 (en) | Method and Device for Detecting an Object in an Image | |
US10757321B2 (en) | Detection apparatus for detecting portion satisfying predetermined condition from image, image processing apparatus for applying predetermined image processing on image, detection method, and image processing method | |
JP2010102426A (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
JP4595569B2 (ja) | 撮像装置 | |
US9998631B2 (en) | Information processing apparatus, method for processing information, and computer program | |
WO2018159037A1 (ja) | 顔検出装置およびその制御方法、並びにプログラム | |
WO2018189772A1 (ja) | 相関値演算装置 | |
JP2009258770A (ja) | 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、撮像装置 | |
WO2016111239A1 (ja) | 映像処理装置、映像処理方法及びプログラム記録媒体 | |
JP2018093359A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム | |
KR20160051463A (ko) | 저조도 영상의 전처리 시스템 및 그 방법 | |
JP2011008716A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム | |
KR101905128B1 (ko) | 빛의 불규칙성을 기반으로 하는 동작영역 검출 제어 방법 및 그 방법을 이용한 동작영역 검출 장치 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |