彩色圖像處理方法、彩色圖像處理設備和彩色圖像處理程序技術

對象區域檢測裝置從輸入圖像中檢測對象區域，其為將要經歷圖像處理的區域。反射分量重建裝置計算對象區域的顏色信息以及作為對象區域的低頻分量的全漫射分量，以及基于顏色信息和低頻分量來重建表面反射分量。表面反射分量修正裝置根據參考表面反射分量來修正重建的表面反射分量，其中參考表面反射分量是根據對象區域事先設置的表面反射分量。重現顏色計算裝置計算重現顏色，該重現顏色是通過使用全漫射分量和修正的表面反射分量、修正包括在輸入圖像中的每個像素而獲取的顏色，以及基于重現顏色來生成輸出圖像。

【技術實現步驟摘要】
【國外來華專利技術】
本專利技術涉及對彩色圖像的圖像處理，以及更具體地，涉及彩色圖像處理方法、彩色 圖像處理設備和彩色圖像處理程序，其用于執行對實際上是使用成像設備捕獲的彩色圖像 中的對象紋理進行改善的圖像處理。
技術介紹
作為對彩色圖像捕獲設備捕獲的彩色圖像質量進行改善的技術，已經提出了使彩 色圖像中特定對象的顏色(例如，肉色、植物的綠色和藍色天空)更接近于該對象的存儲器 顏色的各種技術。使用這些方法能夠重現期望的顏色。例如，專利文獻I公開了用于對彩色圖像的顏色進行修正的技術。在專利文獻I公 開的自動顏色修正方法中，從圖像的修正對象區域中提取代表性顏色，以及將該代表性顏 色與用于修正的預定中心顏色(central color)進行比較，以確定RGB修正參數。而且,通 過根據圖像中的像素與中心顏色之間的距離、控制修正參數的應用強度來修正每個像素。具體地，在專利文獻I公開的方法中，根據作為相應像素的顏色信息的RGB值來計 算相應像素的亮度、飽和度和色度(hue)。而且，計算顏色空間中每個像素的顏色與用于修 正的中心顏色之間的距離，以及根據該距離調整修正強度。以此方式，集中修正對象的顏 色。在此技術中，基于RGB顏色空間中修正參數的加法和減法來執行顏色修正。例如， 在人臉是肉色的情況下，根據每個顏色與用于修正的中心顏色之間的距離，針對每個像素 計算RGB修正量。如果整張臉區域被照亮，則從基本上位于整個面部區域中每個像素的RGB 值中減去或向其添加與距用于修正的中心顏色的距離相對應的修正參數。專利文獻2公開了在輸入圖像中檢測面部區域的技術。根據專利文獻2中公開的 眼部檢測方法，即使歸因于在評估單個眼睛時會出現缺陷特征而不能將眼部與其他部分區 分開，但是可以基于一雙眼睛的特征、使用一雙眼睛的評估值來區分眼睛和其他部分。除了上述專利文獻，專利文獻3-5公開了與彩色圖像修正過程有關的技術。專利 文獻3公開了顏色修正設備和方法，其中，當在光譜色的圖像數據上執行顏色修正時，該光 譜色的顏色空間被轉換成具有比原始維度低的維度的顏色空間，在低維度顏色空間中執行 顏色修正，以及根據低維度的光譜色生成適當維度的光譜色。專利文獻4公開了在具有不同參考白色的顏色系統之間將原始顏色空間轉換成 目標顏色空間的方法，其無需改變查看顏色的方式。具體地，在專利文獻4公開的顏色轉換 方法中，根據作為原始顏色空間的參考白色的原始參考白色的色溫來重建原始參考白色的 光譜分布特征。而且，根據作為目標顏色空間的參考白色的目標參考白色的色溫來重建目 標參考白色的光譜分布特征。此外，使用可選顏色的三色值、原始參考白色的光譜分布特征 以及人類的顏色匹配功能來重建原始顏色空間中該可選顏色的表面反射。此外，基于重建 的表面反射、目標參考白色的重建光譜分布特征和人類的顏色匹配功能來獲取作為目標顏色空間中的顏色的三色值。專利文獻5公開了針對在各種照明環境中捕獲的自然圖像中重要主體自動執行 令人滿意的顏色修正的技術。具體地，在專利文獻5中公開的顏色修正方法中，提取特定對 象的主體表面顏色，以及針對提取的主體表面顏色設置最優顏色修正參數。使用這些參數 執行僅針對特定顏色應用的顏色修正轉換。通過執行這種轉換，可以針對在各種照明環境 下捕獲的、自然圖像中的重要主體自動執行顏色修正。而且，專利文獻6公開了生成人臉皮膚反射模型以應用該模型渲染面部圖像的技 術。在專利文獻6公開的方法中，首先，使用3D掃描儀掃描人臉以獲取3維形狀。在這種 情況下，通過從不同方向和不同視點照射面部來獲取多個面部圖像。而且，使用表面掃描數 據和圖像數據來估計總反射率和法線圖。而且，總反射率劃分為(光譜)表面反射分量和 表面下散射分量的兩個分量，以及基于這些分量來估計漫反射。此外，使用光纖分光儀來掃 描表面下反射，以獲取透射圖。在專利文獻7中，公開了這樣的圖像處理方法，其中，構成圖像的每個像素的像素 值劃分為根據3維對象上表面反射的表面反射光分量和根據漫反射的漫反射光分量，并且 漫反射光分量和表面反射光分量中的至少一個被改變。在專利文獻7公開的圖像處理方法 中，使用Klinker的反射模型(下文稱為Klinker的劃分方法)和其他，反射模型劃分成 表面反射光分量和漫反射光分量。繼而，每個劃分的反射分量通過使用Phong照明模型、 Lambertian反射模型等進行改變。此外，非專利文獻I公開了使用通用學習向量量化的面部檢測方法。而且，非專利 文獻2公開了使用通用學習向量量化的面部檢測方法，在該方法中，結合了檢測眼睛的基 于特征的面部檢測方法和基于圖像的面部檢測方法。而且，作為獲取面部3維形狀的方法，除了使用專利文獻6中公開的3D掃描儀的 方法之外，還已知(例如，非專利文獻3)根據2維面部圖像重建3維形狀的面部信息(3維息)的方法。在專利文獻I和2中公開的內容以及非專利文獻1-2中公開的內容在本專利技術的示 例性實施方式中的適當位置處進行參考。引用列表專利文獻專利文獻I :日本專利號No. 3264273專利文獻2 :日本專利申請特開平(JP-A)No. 2003-317084專利文獻3 JP-A No. 2004-45189專利文獻4 JP-A No. 10-229499專利文獻5 JP-A No. 2001-92956專利文獻6 JP-A No. 2006-277748專利文獻7 JP-A No. 2001-52144非專利文獻非專利文獻I :2002 年 9 月，1-30，FIT2002, Hosoi Toshinori、Suzuki Tetsuaki 和 Sato Atsushi 的“Face Detection based on Generalized Learning Vector Quantization，，非專利文獻2 1996 年 9 月 30 日，Maruzen 公司，Tajima Johji 的 “Image Engineering Series 10, Color Image Duplication Theory, Basics of Color Management”，第 33-39 頁非專利文獻3 :2007年，IEICE (電子、信息和通信工程師協會)通用會議2007的會 議記錄，D-12-085, Ishiyama Rui,“Recognition of Non-Frontal Facial Images by Pose Conversion using General 3D Face Model，，,第 201 頁
技術實現思路
技術問題如在專利文獻I中描述的顏色修正方法，在使用顏色的三個屬性(諸如，色度、飽 和度和亮度)和RGB來針對彩色圖像中的修正目標區域進行修正的方法中，存在對象的原 始紋理退化的情況。這是因為，在根據專利文獻I公開的顏色修正方法對圖像中包括的對 象所代表的區域進行修正時，針對整個對象實施用于提高亮度、提高飽和度、改變色度等的 顏色修正。當對圖像中的某個對象的顏色進行修正以使得圖像更亮時，會引起這樣的現象， 即，原始具有高像素值的顏色分量(例如，紅色)飽和，而向其他顏色分量(綠色和藍色) 添加修正參數或從其減去修正參數。如果針對整個對象區域執行此過程，則該對象區本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
【國外來華專利技術】...

【專利技術屬性】
技術研發人員：塚田正人，
申請(專利權)人：日本電氣株式會社，
類型：
國別省市：