(57)【要約】【課題】  画像内の属性に拘わらず画像内に発生するノイズを適切に除去することができるようにした画像処理装置、画像処理プログラム及び電子カメラを提供することを目的とする。【解決手段】  本発明の画像処理装置は、入力される画像、又は該画像の取得時に得られた撮影情報のいずれかに基づいて、画像内の各被写体を判別し、該被写体をそれぞれ含む複数の被写体領域に該画像を分割する領域分割部と、前記領域分割部により分割された前記被写体領域毎に、該被写体領域内の被写体に基づいて該被写体領域に対するノイズ除去処理の強度及び種類の少なくとも一方を設定する設定部と、前記設定部の設定に応じて該複数の被写体領域毎にノイズ除去処理を行うノイズ除去処理部とを備える。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力される画像、又は該画像の取得時に得られた撮影情報のいずれかに基づいて、画像内の各被写体を判別し、該被写体をそれぞれ含む複数の被写体領域に該画像を分割する領域分割部と、
前記領域分割部により分割された前記被写体領域毎に、該被写体領域内の被写体に基づいて該被写体領域に対するノイズ除去処理の強度及び種類の少なくとも一方を設定する設定部と、
前記設定部の設定に応じて該複数の被写体領域毎にノイズ除去処理を行うノイズ除去処理部と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記設定部は、前記被写体領域から得られる空間周波数に基づいて該被写体領域に対するノイズ除去処理の強度及び種類の少なくとも一方を設定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記設定部は、前記複数の被写体領域のうち、低周波数成分を多く含む被写体領域に対するノイズ除去処理の強度を、高周波成分を多く含む被写体領域に対するノイズ除去処理の強度よりも強く設定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至３に記載の画像処理装置において、
前記設定部は、前記領域分割部により分割される複数の被写体領域のうち、所定の被写体と判断された被写体領域に対するノイズ除去処理の強度を、他の被写体領域に対するノイズ除去処理の強度とは異なる強度に設定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置において、
前記所定の被写体は、空であり、
前記設定部は、前記被写体が空であると判別された被写体領域に対するノイズ除去処理の強度を、前記他の被写体領域に対するノイズ除去処理の強度よりも強く設定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項４に記載の画像処理装置において、
前記所定の被写体は、肌であり、
前記設定部は、前記被写体が肌であると判別された被写体領域に対するノイズ除去処理の強度を、前記他の被写体領域に対するノイズ除去処理の強度よりも強く設定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の画像処理装置と、
取り込まれた被写体光束を光電変換することにより前記画像の元になる画像信号を出力する撮像部と、
を備えたことを特徴とする電子カメラ。
【請求項８】
入力される画像、又は該画像の取得時に得られた撮影情報のいずれかに基づいて、被写体領域を判別し、該画像を該被写体領域ごとに分割する領域分割工程と、
前記領域分割部により分割された前記被写体領域毎に、該被写体領域内の被写体に基づいて該被写体領域に対するノイズ除去処理の強度及び種類の少なくとも一方を設定する設定工程と、
前記設定工程の設定に応じて該複数の被写体領域毎にノイズ除去処理を行うノイズ除去処理工程と
をコンピュータにて実行させることが可能な画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理を行う画像処理装置、電子カメラ及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、画像の特徴に応じたノイズ除去処理を行う画像処理装置が知られている。例えば、特許文献１の画像処理装置は、画像を複数の矩形領域に分割し、矩形領域毎に属性を判定する。そして、矩形領域の属性に応じて、明度、色相及び彩度のそれぞれの成分に対して、ノイズ除去フィルタを別々に適用する。
【特許文献１】特開２００２−１０１４２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところが、上述した画像処理装置では、画像を複数の矩形領域に分割し、矩形領域毎の属性を判定していることから、分割された矩形領域の中には、例えば空の一部と建物の一部とが混在する矩形領域も含まれてしまう。このような、空の一部と建物の一部とが混在する矩形領域の場合、属性を判定すると、空、又は建物のいずれか一方の属性となる。仮に、矩形領域の属性が空であると判定された場合には、空に適した強いノイズ除去処理が実行されてしまい、建物のディテールが消えてしまう。一方、矩形領域の属性が建物であると判定された場合には、建物のディテールを残すために弱いノイズ除去処理が実行されてしまい、空の部分に発生するノイズを除去しきれない。
【０００４】
そこで、本発明は、画像内の属性に拘わらず画像内に発生するノイズを適切に除去することができるようにした画像処理装置、画像処理プログラム及び電子カメラを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の画像処理装置は、入力される画像、又は該画像の取得時に得られた撮影情報のいずれかに基づいて、画像内の各被写体を判別し、該被写体をそれぞれ含む複数の被写体領域に該画像を分割する領域分割部と、前記領域分割部により分割された前記被写体領域毎に、該被写体領域内の被写体に基づいて該被写体領域に対するノイズ除去処理の強度及び種類の少なくとも一方を設定する設定部と、前記設定部の設定に応じて該複数の被写体領域毎にノイズ除去処理を行うノイズ除去処理部とを備える。
【０００６】
なお、前記設定部は、前記被写体領域から得られる空間周波数に基づいて該被写体領域に対するノイズ除去処理の強度及び種類の少なくとも一方を設定しても良い。
【０００７】
また、前記設定部は、前記複数の被写体領域のうち、低周波数成分を多く含む被写体領域に対するノイズ除去処理の強度を、高周波成分を多く含む被写体領域に対するノイズ除去処理の強度よりも強く設定しても良い。
【０００８】
また、前記設定部は、前記領域分割部により分割される複数の被写体領域のうち、所定の被写体と判断された被写体領域に対するノイズ除去処理の強度を、他の被写体領域に対するノイズ除去処理の強度とは異なる強度に設定しても良い。
【０００９】
また、前記所定の被写体は、空であり、前記設定部は、前記被写体が空であると判別された被写体領域に対するノイズ除去処理の強度を、前記他の被写体領域に対するノイズ除去処理の強度よりも強く設定しても良い。
【００１０】
また、前記所定の被写体は、肌であり、前記設定部は、前記被写体が肌であると判別された被写体領域に対するノイズ除去処理の強度を、前記他の被写体領域に対するノイズ除去処理の強度よりも強く設定しても良い。
【００１１】
本発明の電子カメラは、本発明の画像処理装置と、取り込まれた被写体光束を光電変換することにより前記画像の元になる画像信号を出力する撮像部とを備える。
【００１２】
本発明の画像処理プログラムは、入力される画像、又は該画像の取得時に得られた撮影情報のいずれかに基づいて、被写体領域を判別し、該画像を該被写体領域ごとに分割する領域分割工程と、前記領域分割部により分割された前記被写体領域毎に、該被写体領域内の被写体に基づいて該被写体領域に対するノイズ除去処理の強度及び種類の少なくとも一方を設定する設定工程と、前記設定工程の設定に応じて該複数の被写体領域毎にノイズ除去処理を行うノイズ除去処理工程とをコンピュータにて実行させることが可能である。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の画像処理装置、画像処理プログラム及び電子カメラによれば、画像に含まれる被写体毎にノイズ除去処理が実行されるので、画像内に発生するノイズを適切に除去することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下の実施形態では、本発明の画像処理装置の一例として、電子カメラを用いて説明する。図１は、本発明の実施形態における電子カメラ１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、電子カメラ１は、撮像レンズ２、撮像素子３、Ａ／Ｄ変換部４、バッファメモリ５、画像処理部６、制御部７、表示部８、操作部９、記録Ｉ／Ｆ部１０、記録媒体１１、バス１２を備える。
【００１５】
撮像レンズ２は、撮像素子３の撮像面に被写体像を結像する。なお、撮像レンズ２の他に、ズームレンズやフォーカスレンズなどの複数のレンズからなる撮像光学系であっても良い。撮像素子３は、撮像レンズ２を通過した被写体光を光電変換し、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色に対応するアナログ画像信号を出力する。撮影モードにおいて、レリーズ釦２５が操作されない撮影待機状態では、撮像素子３は、所定間隔毎に間引き読み出しを行い、スルー画像の元になる画像信号を出力する。その後、撮像素子３は、レリーズ釦２５が全押しされると、撮影待機状態が解除されて、撮影時に得られる画像（以下、撮影画像という）の元になる画像信号を出力する。
【００１６】
撮像素子３から出力される画像信号は、Ａ／Ｄ変換部４に入力される。Ａ／Ｄ変換部４は、撮像素子３から出力されるアナログ画像信号をＡ／Ｄ変換し、デジタル画像信号に変換する。なお、このデジタル画像信号は、１コマにまとめられ、画像データとしてバッファメモリ５に記録される。バッファメモリ５は、画像処理部６による画像処理の前工程や後工程で画像データを一時的に記憶する。
【００１７】
画像処理部６は、バッファメモリ５に記憶された画像データに対して画像処理を行う。この画像処理としては、周知のホワイトバランス調整、色補間、階調変換処理、輪郭強調処理などの他に、後述するノイズ除去処理が挙げられる。なお、このノイズ除去処理は、例えば、色補間処理の後に実行される。この画像処理部６は、上述した画像処理が施された画像データに対して、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）形式などで圧縮する処理や、圧縮された上記のデータを伸長復元する処理をも実行する。
【００１８】
この画像処理部６は、ノイズ除去処理部２１の機能を有している。このノイズ除去処理部２１は、上述したノイズ除去処理を実行する。ノイズ除去処理部２１は、後述する領域分割部２３により分割される撮影画像の各被写体領域に対して、該被写体領域に合わせたノイズ除去処理を実行する。ノイズ除去処理は、公知のローパスフィルタ処理により行う。
【００１９】
制御部７は、所定のシーケンスプログラムにしたがって、電子カメラ１の統括的な制御を行うとともに、ＡＥ処理やＡＦ処理などを行う。また、制御部７は、判別部２２、領域分割部２３、設定部２４などの機能を有している。
【００２０】
判別部２２は、撮影画像に含まれる被写体を判別する。被写体としては、例えば人物を含む動植物、建造物の他に、空や山などの風景などが挙げられる。判別部２２は、被写体認識、ヒストグラム解析、テクスチャ解析を組み合わせて用いることで、撮影画像に含まれる被写体を判別する。
【００２１】
被写体認識は、周知のパターンマッチングや特徴量抽出により、画像中の被写体を認識する手法である。判別部２２は、被写体認識により撮影画像に被写体となる人物が含まれているか否かを判別する。なお、被写体認識としてパターンマッチングを用いる場合には、撮影画像に人物の顔が含まれているか否かを判別する他に、建築物や生物などが含まれているか否かも判別できる。一方、被写体認識として特徴量抽出を用いる場合には、例えば特開２００１−１６５７３号公報などに記載されているが、眉、目、鼻、唇の各端点、顔の輪郭点、頭頂点や顎の下端点などの特徴点を特徴量として求めることで、撮影画像に人物が含まれているか否かを判別する。例えば撮影画像から顔が検出された際には、判別部２２は、顔の付近に位置する髪の毛や、首、衣服なども検出する。
【００２２】
ヒストグラム解析は、撮影画像に含まれる各画素の色相から作成される色相ヒストグラムを用いて色傾向を解析する手法である。判別部２２は、作成した色相ヒストグラムが青色に対して高頻度の分布となる場合には、青色となる画素の領域が撮影画像のどの位置に現れているかを特定する。例えば青色となる画素の領域が撮影画像の上部に位置している場合には、青色となる画素の領域が示す被写体を空であると判別する。この色相ヒストグラムを作成する場合、撮影画像の色情報においては、ＹＣｂＣｒ成分からなる色情報であっても良いし、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色成分からなる色情報であってもよい。
【００２３】
テクスチャ解析は、撮影画像から求められるテクスチャ特徴量を解析することにより、被写体を認識する手法である。例えば、撮影画像に含まれる各画素の輝度値の輝度分布や、空間周波数などをテクスチャ特徴量とする。判別部２２は、撮影画像をテクスチャ解析することで、衣服の模様、草原、樹木などを認識することができる。
【００２４】
なお、被写体を判別する手法として、被写体認識、ヒストグラム解析、テクスチャ解析を組み合わせる例を示したが、撮影画像から求められる空間周波数の解析結果のみで被写体を判別することも可能である。つまり、判別部２２は、撮影画像から求められた空間周波数から同一の空間周波数となる領域を被写体として判別すればよい。
【００２５】
領域分割部２３は、判別部２２により判別された被写体毎に撮影画像を複数の被写体領域に分割する。図２（ａ）に示すように、撮影画像に含まれる被写体が人物、ビル、空及び地面となる場合、判別部２２によって、これら被写体がそれぞれ判別される。さらに、人物の場合には、髪の毛、顔、首、衣服などが被写体として判別される。この場合、領域分割部２３は、撮影画像を、「髪の毛」の領域３１、「顔」の領域３２、「首」の領域３３、「衣服」の領域３４、「地面」の領域３５、「ビル」の領域３６、「空」の領域３７に分割する（図２（ｂ）参照）。
【００２６】
設定部２４は、領域分割部２３により分割された被写体領域毎に、ノイズ除去処理の強度（強弱）を設定する。なお、ノイズ除去処理の強度は、該被写体領域に含まれる被写体に基づいて設定される。被写体領域毎に設定されたノイズ除去処理の強度は、ノイズ除去処理部２１に出力される。ノイズ除去処理の強度としては、例えば「強」、「弱」の２種類が挙げられる。例えば、髪の毛や建物など、輪郭が明確な被写体に対応する被写体領域（以下、輪郭が明確な被写体領域という）に対してノイズ除去処理を実行したときには、輪郭がぼやけてしまうことがある。したがって、このような被写体領域に対しては、ノイズ除去処理の強度として「弱」が設定される。
【００２７】
一方、空や海など、輪郭が含まれない被写体に対応する被写体領域（以下、輪郭が含まれない被写体領域という）の場合には、強いノイズ除去処理を行っても、輪郭がぼやけるおそれがない。また、このような被写体領域では、ノイズが目立ちやすいため、このような被写体領域に対しては、ノイズ除去処理の強度として「強」が設定される。また、一般的に画像において、顔や首などの肌色の領域をきれいに見せることが好まれることから、肌色の被写体領域に対しても、ノイズ除去処理の強度として「強」が設定される。
【００２８】
上述したように、ノイズ除去処理部２１で実行されるノイズ除去処理としてローパスフィルタ処理が挙げられる。例えば、ノイズ除去処理の強度が「強」に設定される場合、ノイズ除去処理部２１は、５×５の計２５個の画素を用いたローパスフィルタ処理を実行する。さらに、ノイズ除去処理の強度が「弱」設定される場合、ノイズ除去処理部２１は、３×３の計９個の画素を用いたローパスフィルタ処理を実行する。
【００２９】
表示部８は、制御部７の制御により各種の画像を表示する。表示部８に表示される各種の画像は、スルー画像、撮影画像、記録媒体１１に記録された画像、メニー画像などを含む。操作部９は、レリーズ釦２５、十字キー２６などを有する。レリーズ釦２５は、撮影時にユーザにより操作される。十字キー２６は、上記のメニュー画像等で操作される。なお、レリーズ釦２５及び十字キー２６の状態は制御部７により検知され、検知された釦の状態に基づいたシーケンスが実行される。記録Ｉ／Ｆ部１０は、記録媒体１１を接続するためのコネクタを備えている。この記録Ｉ／Ｆ部１０と記録媒体１１とが接続されることにより、記録媒体１１に対してデータの書き込み／読み出しを実行する。バス１２は、バッファメモリ５、画像処理部６、制御部７、表示部８、記録Ｉ／Ｆ部１０を相互に接続することにより、データや信号の出入力を実行する。
【００３０】
図３は、電子カメラ１における撮像時の流れを示すフローチャートである。図３に示すフローチャートは、電子カメラ１が撮影待機状態であることを契機にして実行される。
【００３１】
ステップＳ１０１は、撮影モードを開始する処理である。この撮影モードが開始されると、制御部７は、撮像素子３を間引き制御して、スルー画像を所定時間毎に取得する。取得されたスルー画像は、表示部８に順次表示される。
【００３２】
ステップＳ１０２は、レリーズ釦２５が操作されたか否かを判定する処理である。レリーズ釦２５が操作されると、その操作信号が制御部７に入力される。制御部７は、この操作信号が入力されたか否かによってレリーズ釦２５が操作されたか否かを判定する。例えば、制御部７によりレリーズ釦２５が操作されたと判定された場合（ステップＳ１０２の判定がＹＥＳとなる場合）には、ステップＳ１０３に進む。一方、レリーズ釦２５が操作されていないと判定された場合（ステップＳ１０２の判定がＮＯとなる場合）には、レリーズ釦２５が操作されるまで、待機状態となる。
【００３３】
ステップＳ１０３は、撮影画像を取得する処理である。制御部７は、撮像素子３を制御して、撮影画像を取得する。
【００３４】
ステップＳ１０４は、被写体を判別する処理である。判別部２２は、ステップＳ１０３で取得された撮影画像を用いて、上述した被写体認識、ヒストグラム解析、テクスチャ解析などにより、該撮影画像に含まれる被写体を判別する。例えば、判別部２２は、図２（ａ）の撮影画像から、髪の毛、顔、首、衣服、地面、ビル、空を被写体として判別する。
【００３５】
ステップＳ１０５は、被写体毎に撮影画像を複数の被写体領域に分割する処理である。領域分割部２３は、ステップＳ１０４で判別部２２により判別された被写体毎に撮影画像を複数の被写体領域に分割する。図２（ｂ）は、図２（ａ）の被写体毎に撮影画像を分割した状態の例を示す図である。
【００３６】
ステップＳ１０６は、分割された各被写体領域に対するノイズ除去処理の強度を設定する処理である。設定部２４は、ステップＳ１０５で領域分割部２３により分割された被写体領域毎にノイズ除去処理の強度を設定する。例えば、設定部２４は、輪郭が明確な被写体領域、すなわち図２（ｂ）に示す領域３１、領域３４、領域３６に対しては、ノイズ除去処理の強度として「弱」を設定する。また、設定部２４は、輪郭を含まない被写体領域、すなわち図２（ｂ）に示す領域３２、領域３３、領域３５、領域３７に対しては、ノイズ除去処理の強度として「強」を設定する。なお、設定されたノイズ除去処理の強度は、被写体領域毎に対応付けられた後、ノイズ除去処理部２１に出力される。
【００３７】
ステップＳ１０７は、撮影画像に対する画像処理である。画像処理部６は、撮影画像に対して各種の画像処理を施す。この画像処理の際に、ノイズ除去処理部２１によるノイズ除去処理が実行される。ノイズ除去処理部２１は、色補間処理が施された後の撮影画像に対して、設定部２４により設定されたノイズ除去処理の強度を用いたノイズ除去処理を行う。つまり、分割された被写体領域毎に、該被写体領域に含まれる被写体に合わせたノイズ除去処理が実行される。例えば、輪郭を含まない被写体領域に対しては、強いノイズ除去処理が行われ、輪郭を含む被写体領域に対しては、弱いノイズ除去処理が実行される。なお、ステップＳ１０８は、画像処理が施された撮影画像を記録媒体１１に記録する処理である。
【００３８】
以上説明したように、本実施形態の電子カメラ１は、判別された被写体毎に撮影画像を複数の被写体領域に分割した後に、該被写体領域に含まれる被写体に応じた強度を用いたノイズ除去処理を実行する。したがって、本実施形態の電子カメラ１によれば、撮影画像に含まれる被写体に対応した適切なノイズ除去処理を実行することができる。
【００３９】
また、本実施形態の電子カメラ１は、予め領域を設定したときに生じる異なる被写体の一部がそれぞれ含まれる領域を発生させずに済む。そのため、本実施形態の電子カメラ１によれば、このような領域に対してノイズ除去処理を施した場合に生じる、被写体の輪郭がぼやける、或いはノイズを効果的に除去できないなどの問題が発生せず、適切なノイズ除去処理を実行することが可能となる。
【００４０】
さらに、予め領域を設定した場合には、領域より大きいノイズ除去フィルタを用いることができない。そのため、輪郭を含まない広い領域などに対して、一様にノイズ除去処理を実行することができず、ノイズ除去処理後に、逆にノイズが目立つ可能性やノイズ除去処理が効果的に作用できない可能性がある。しかし、本実施形態の電子カメラ１によれば、このような問題が発生しないため、ノイズ除去処理の効果が大きい画像を得ることができる。
【００４１】
（実施形態の補足）
（１）本実施形態では、電子カメラの例を示したが、これに限らない。例えば、画像処理装置に、本実施形態における被写体を判別する手順（図３のステップＳ１０４）、被写体毎に撮影画像を複数の被写体領域に分割する手順（図３のステップＳ１０５）、分割された各被写体領域に対するノイズ除去処理の強度を設定する手順（図３のステップＳ１０６）、ノイズ除去処理を実行する手順（図３のステップＳ１０７）に示す機能を備えることも可能である。また、画像処理装置の他に画像処理プログラムであっても良い。この場合、予め画像処理プログラムを記録媒体に格納しておき、コンピュータに接続した後に、この画像処理プログラムを実行させるか、又はインストールさせることが可能である。
【００４２】
（２）本実施形態では、ノイズ除去処理の強度に合わせて、ローパスフィルタ処理にて用いられる画素数を変更しているが、この他に、ローパスフィルタ処理を行う際に用いる画素数を変更せずに、各画素に対する重み付けを変更することでノイズ除去処理の強度を変更する、或いはローパスフィルタ処理を実行する回数を変更するなどローパスフィルタ処理の処理内容（種類）を変更することも可能である。
【００４３】
（３）本実施形態では、設定部２４は、被写体領域に含まれる被写体に基づいてノイズ除去処理の強度を変更しているが、この他に、判別部２２により撮影画像から得られる空間周波数の解析結果、或いは被写体領域毎に求められる空間周波数に基づいてノイズ除去処理の強度を設定することも可能である。つまり、高周波数成分が多い被写体領域に対しては、設定部２４はノイズ除去処理の強度として「弱」を設定し、低周波数成分が多い被写体領域に対しては、設定部２４はノイズ除去処理の強度として「強」を設定する。
【００４４】
（４）本実施形態では、ノイズ除去処理の強度として「強」、「弱」の２種類の例を挙げたが、３種類以上でも良い。
【００４５】
また、不図示のメモリに、代表的な被写体と、該被写体に対して施されるローパスフィルタ処理に関するパラメータとを対応付けたデータを予め記録しておき、このデータを参照することで、各被写体に対するノイズ除去処理の強度を決定することも可能である。この場合、設定部２４は、ステップＳ１０４で認識された被写体毎に、それぞれ対応するパラメータがメモリに記録されているか否かを判定する。そして、設定部２４は、パラメータが記録されていると判定した場合には、そのパラメータを読み出し、ノイズ除去処理部２１に出力する。次に、ノイズ除去処理部２１は、読み出されたパラメータを用いて、ステップＳ１０５で領域分割部２３により分割された被写体領域毎にノイズ除去処理を行う。これにより、被写体に対応したより適切なノイズ除去処理を行うことができる。
【００４６】
（５）本実施形態では、画像処理が施された撮影画像を記録する例を示したが、これに限らない。例えば、ステップＳ１０７の後で、ノイズ除去処理後の撮影画像と、ノイズ除去処理前の撮影画像とを合成した画像を生成する。また、合成する際に、ノイズ除去処理後の撮影画像の割合と、ノイズ除去処理前の撮影画像の割合とを調整することにより、ノイズ除去処理の強度を変更することも可能である。
【００４７】
（６）ステップＳ１０４で顔が検出された場合には、判別部２２は、被写体が男性か女性かを推定することも可能である。例えば、判別部２２は、唇付近の色が赤い場合には、被写体が女性であると推定する。そして、設定部２４は、被写体が女性であると推定された場合には、男性であると推定された場合と比較して、肌色の被写体領域に対して、強いノイズ除去処理を設定する。これにより、被写体が女性である場合には、しわや肌荒れなどが目立ちにくい好ましい画像を得ることができる。
【００４８】
（７）ステップＳ１０４で判別部２２は、撮影条件により全ての被写体を判別できない場合がある。この場合、設定部２４は、被写体を判別できない被写体領域をまとめ、まとめた被写体領域に対してノイズ除去処理の強度を設定する。
【００４９】
（８）本実施形態では、領域分割部２３は、判別部２２により判別された被写体毎に撮影画像を複数の被写体領域に分割したが、これに限らない。例えば、領域分割部２３は、特開２００５−１２３０７号公報に示されるように、外光パッシブ方式の測距装置によって得られる複数の測距点の値に基づいて距離画像を作成し、この距離画像を用いて撮影画像を同一の被写体距離に含まれる被写体領域で分割することも可能である。この場合、設定部２４は、分割された被写体領域毎に空間周波数を求めて、求めた空間周波数に対応するノイズ除去処理の強度を設定する。
【００５０】
また、判別部２２に予め複数の学習サンプルを用いて被写体を学習させておき、領域分割部２３は、学習結果に基づいて判別された被写体毎に撮影画像を複数の被写体領域に分割しても良い。また、領域分割部２３は、ＡＥ処理で求められた輝度情報を用いても良いし、これらの方法を複合的に用いて、被写体毎に撮影画像を複数の被写体領域に分割しても良い。
【００５１】
（９）本実施形態では、撮影時に取得された撮影画像に対してノイズ除去処理を行うが、この他に、再生時に記録媒体１１に記録された画像に対してノイズ除去処理を行った後に、ノイズ除去処理後の画像を表示部８に表示することも可能である。
【００５２】
（１０）本実施形態では、判別部２２は、ステップＳ１０３で取得した撮影画像から被写体を判別しているが、この他に、ステップＳ１０１で取得したスルー画像から被写体を判別することも可能である。
【００５３】
（１１）本実施形態では、ステップＳ１０３で取得した撮影画像に対してノイズ除去処理部２１により自動的にノイズ除去処理を行う例を示したが、これに限らない。例えば、制御部７は、ノイズ除去処理を行うか否かを予め設定する、或いはステップＳ１０３の後に撮影画像を表示部８に表示するとともに、ユーザから十字キー２６を介して、ノイズ除去処理を行うか否かの選択を受け付けることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の実施形態における電子カメラ１の構成を示すブロック図である。
【図２】撮影画像及び被写体毎に撮影画像を分割した状態の例を示す図である。
【図３】電子カメラ１における撮像時の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５５】
１…電子カメラ、７…制御部、 ２１…ノイズ除去処理部、２２…判別部、２３…領域分割部、２４…設定部
【図１】
2010147660.tif 000003
【図２】
2010147660.tif 000004
【図３】
2010147660.tif 000005