(57)【要約】【課題】正確に被写体領域を検知することができ、これにより、表現力の高い画像データを得る。【解決手段】画像データに含まれる被写体の顔領域を検知する顔領域検知処理部１０３と、画像データの輝度情報、または色情報に応じて画像データの分割領域を複数取得する画像領域分割処理部１０５と、検知された顔領域に基づき、取得された複数の分割領域のうち被写体を構成する分割領域を取得する人物領域生成部１０６と、を備える。【選択図】図１
2010220122.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに含まれる被写体の顔領域を検知する顔領域検知手段と、
前記画像データの輝度情報、または色情報に応じて前記画像データの部分領域情報を複数取得する領域情報取得手段と、
検知された前記顔領域に基づき、取得された複数の前記部分領域情報のうち前記被写体を構成する部分領域情報を選択する被写体領域取得手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
検知された前記顔領域に基づき被写体領域の候補を生成するための被写体候補領域を生成する候補生成手段をさらに備え、
前記被写体領域取得手段は、生成された前記被写体候補領域に包含される前記部分領域情報を選択することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記被写体領域取得手段は、前記顔領域の位置、および大きさに基づき前記部分領域情報を取得すること
を特徴とする請求項１および請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
利用者が前記画像データから前記被写体領域を取得するために前記被写体候補領域を確認するための表示部をさらに備え、
前記候補生成手段は、前記被写体候補領域を楕円領域として枠で前記表示部に表示すること、
を特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項５】
被写体を撮像する撮像部と、
前記撮像部によって撮像された画像情報を画像データとして取得する画像情報取得手段と、
前記画像データに含まれる被写体の顔領域を検知する顔領域検知手段と、
前記画像データの輝度情報、または色情報に応じて前記画像データの部分領域情報を複数取得する領域情報取得手段と、
検知された前記顔領域に基づき、取得された複数の前記部分領域情報のうち前記被写体を構成する部分領域情報を取得する被写体領域取得手段と、
を備えることを特徴とする撮像装置。
【請求項６】
画像データに含まれる被写体の顔領域を検知する顔領域検知ステップと、
前記画像データの輝度情報、または色情報に応じて前記画像データの部分領域情報を複数取得する領域情報取得ステップと、
検知された前記顔領域に基づき、取得された複数の前記部分領域情報のうち前記被写体を構成する部分領域情報を取得する被写体領域取得ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
請求項６に記載された画像データから被写体領域を取得する画像処理方法をコンピュータに実行させるための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、画像処理装置、撮像装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、画像データの表現力を向上させるために、被写界深度の浅い画像データが求められている。しかし、デジタルカメラは、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）のサイズが小さいためにレンズの焦点距離が短い。そのため、デジタルカメラで撮像された画像データは、被写界深度が深い画像データであることが多い。そこで、画像データの顔領域を検知して、検知した顔領域の周辺にぼかし処理を施すことで、画像データの表現力を向上させることができる。しかし、より表現力の高い画像データを得るために、顔領域ではなく被写体全体の領域をより高い精度で検知する必要がある。
【０００３】
このように被写体領域を検出する技術として、例えば、背景にブルーやグリーンの単色の色を使って対象を撮影した映像から、被写体領域を検知するという技術が知られている（特許文献１参照）。
【０００４】
また、例えば、画像データの被写体領域に含まれる顔領域を検知するという技術が知られている（特許文献２参照）。具体的には、この特許文献２の技術では、顔領域の肌色を検出し、かつ彩度による領域分割を行い、さらに領域のサイズによる検知を行う。
【０００５】
また、例えば、画像データの被写体領域の身体部分を検知するという技術が知られている（特許文献３参照）。ここで、身体部分は、被写体の頭と顔と手と足と胴体とを含む。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に開示された発明では、画像データの背景に、ブルーやグリーンの単色の色が使用されていない場合、被写体領域を検知することができないという問題がある。
【０００７】
また、特許文献２に開示された発明では、画像データから顔領域を検知できるが、顔領域を含む被写体領域を検知できないという問題がある。
【０００８】
また、特許文献３に開示された発明では、画像データから被写体領域を検知する際に、被写体領域を楕円形状で近似して求めるため、検知された領域に被写体以外の領域が含まれる可能性があり、その場合に被写体領域を正確に検出できないという問題がある。
【０００９】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、正確に被写体領域を検知することができ、これにより、表現力の高い画像データを得ることのできる画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、および画像処理プログラム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】
【００１０】
本発明にかかる画像処理装置は、画像データに含まれる被写体の顔領域を検知する顔領域検知手段と、前記画像データの輝度情報、または色情報に応じて前記画像データの部分領域情報を複数取得する領域情報取得手段と、検知された前記顔領域に基づき、取得された複数の前記部分領域情報のうち前記被写体を構成する部分領域情報を取得する被写体領域取得手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明にかかる撮像装置は、被写体を撮像する撮像部と、前記撮像部によって撮像された画像情報を画像データとして取得する画像情報取得手段と、前記画像データに含まれる被写体の顔領域を検知する顔領域検知手段と、前記画像データの輝度情報、または色情報に応じて前記画像データの部分領域情報を複数取得する領域情報取得手段と、検知された前記顔領域に基づき、取得された複数の前記部分領域情報のうち前記被写体を構成する部分領域情報を取得する被写体領域取得手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、輝度情報、または色情報に応じて画像データから複数の部分領域情報を取得するとともに、画像データから検知した被写体の顔領域の情報を参照し、複数の部分領域情報から被写体を構成する部分領域情報を選択する。そのため、顔領域を含む被写体全体の領域をより高い精度で検知することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、第１の実施の形態にかかる画像処理部の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、第１の実施の形態にかかる顔検知処理の処理結果の一例を示す説明図である。
【図３】図３は、第１の実施の形態にかかる楕円領域生成の一例を示す説明図である。
【図４】図４は、第１の実施の形態にかかる画像領域分割処理の領域分割における小分割領域の生成の一例を示す説明図である。
【図５】図５は、第１の実施の形態にかかる画像領域分割処理の領域分割における分割領域の生成の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、第１の実施の形態にかかる人物領域生成の処理の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、第１の実施の形態にかかる人物領域生成の処理結果の一例を示す説明図である。
【図８】図８は、第１の実施の形態にかかる画像処理部における処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、第１の実施の形態にかかる画像領域分割処理部が行う画像領域分割の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、第１の実施の形態にかかる人物領域生成部が行う人物領域を生成する手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、第１の実施の形態にかかるデジタルカメラのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、第２の実施の形態にかかる画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図１３】図１３は、第２の実施の形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図１４】図１４は、第２の実施の形態にかかる画像処理装置における処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置、撮像装置、画像処理方法および画像処理プログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１５】
（第１の実施の形態）
第１の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。まず、本発明が適用されるデジタルカメラに含まれる画像処理部の構成例について説明する。
【００１６】
図１は、第１の実施の形態にかかる画像処理部の機能的構成を示すブロック図である。撮像部１００が生成した画像データは画像処理部１０１により画像処理され、外部記憶装置１０９に送信される。画像処理部１０１は、画像入力部１０２と、顔領域検知処理部１０３と、楕円領域生成部１０４と、画像領域分割処理部１０５と、人物領域生成部１０６と、画像補正処理部１０７と、画像出力部１０８とを主に備えている。
【００１７】
画像入力部１０２は、外部からの画像データの入力を受け付け、画像データを顔領域検知処理部１０３と画像領域分割処理部１０５に入力する。
【００１８】
顔領域検知処理部１０３は、画像入力部１０２によって取得された画像データに対して、顔領域検知処理を行い、顔領域画像情報として顔矩形領域を検知する。顔矩形領域とは、顔領域を含む矩形として認識される矩形であり、本実施形態の矩形は正方形として説明とする。
【００１９】
ここで、顔領域検知の処理は、公知の顔領域検知技術を用いる。例えば、クロマキー処理によって人物の頭髪の頂点を検出し、頂点を基準とした顔矩形領域を検知する。また、利用者が顔矩形領域を手動で特定しても良いし、また、利用者によって入力された情報を基準として、半自動で顔矩形領域を検知しても良い。
【００２０】
図２は、顔検知処理の処理結果の一例を示す説明図である。画像２００は、顔検知処理を行った画像データであり、顔領域２０１と顔矩形領域２０２と身体領域２０３と背景領域２０４を含んでいる。顔領域２０１は、人物領域に含まれる顔の領域である。ここで、人物領域とは、換言すれば被写体領域に相当する。なお、本実施の形態の被写体領域は人物領域として説明しているが、他の被写体領域を示すものとして、人形や動物等の対象物の全体像に適用することもできる。
【００２１】
顔矩形領域２０２は、顔検知処理の結果として出力されるものであり、矩形の領域である。身体領域２０３は、人物領域に含まれる、顔領域以外の領域である。背景領域２０４は、人物の背景の領域である。
【００２２】
候補領域生成手段として機能する楕円領域生成部１０４は、顔領域検知処理部１０３で検知された顔矩形領域の中心座標（ｘｏ，ｙｏ）と顔矩形領域の幅ｗを用いて楕円を生成する。ここで、顔領域の位置と大きさが、それぞれ顔矩形領域の中心座標と幅に相当する。
【００２３】
また、楕円は、人物候補領域を示すものであり、換言すれば被写体候補領域に相当する。また、楕円領域生成部１０４は、候補となる領域を生成するものであり、換言すれば候補生成手段に相当する。なお、本実施の形態の候補生成手段としては楕円の生成部として説明しているが、人物候補領域を示すものとして、その他の形を適用することもできる。
【００２４】
図３は、楕円領域生成の一例を示す説明図である。楕円３０１は、顔矩形領域２０２の中心座標（ｘｏ，ｙｏ）と顔矩形領域の幅ｗから決定される。楕円の中心座標（ｘ，ｙ）とし、楕円の短軸をａとし、楕円の長軸をｂとし、Ｅ（ｘ，ｙ，ａ，ｂ）で楕円を定義する。なお、この場合、図示した通り、顔矩形領域２０２の中心点と、楕円３０１の中心点は同じ直線上にある。
【００２５】
楕円の求め方の一例として、楕円は実験により以下のような手法で導出される。まず、人物領域の幅をＷｐとして、Ｗｐのｗに対する比率をｋａとした場合、実験結果の一例として、ｋａ＝２を得ることができた。ここで、Ｗｐの最大値が楕円短軸ａと同じであるとき、以下の（１）式を得る。
ａ＝２ｗ・・・（１）
【００２６】
次に、楕円の長軸ｂと顔矩形領域の幅ｗの関係を求める。人物の高さの半分をｈｂとし、ｈｂのｗに対する比率をｋｂとした場合、実験結果の一例として、ｋｂ＝６．５を得ることができた。ここで、ｈｂの最大値が長軸の半径と同じであるとき、以下の（２）式を得る。
ｂ＝１３ｗ・・・（２）
【００２７】
また、上述した通り、顔矩形領域の中心点と楕円の中心点は同じ直線上にあるので、以下の（３）式を得る。
ｘ＝ｘｏ・・・（３）
【００２８】
また、楕円のｙ座標を求める。顔矩形領域の中心点から顔領域の頂点までのｙ軸方向距離をｙｂとする。実験の一例として、ｙｂは顔矩形領域の幅ｗの約１．５倍という結果を得ることができた。よって、以下の（４）式を得る。
ｙ＝ｙｏ＋１．５ｗ−０．５ｂ・・・（４）
【００２９】
よって、図３に示すように顔矩形領域の中心座標（ｘｏ，ｙｏ）と顔矩形領域の幅ｗから楕円が決められる場合、一例として（１）式〜（４）式により楕円が求められる。
【００３０】
また、本実施の形態では（１）式〜（４）式から楕円を求めたが、実験環境を変えることで実験結果が変わるため、ｘ，ｙ，ａ，ｂとｗ，ｘｏ，ｙｏの関係を変化させても良い。
【００３１】
また、楕円領域生成部１０４は、画像データから人物領域を取得する際に、利用者が人物候補領域を確認するため、後述する操作部に楕円を示す構成にしても良い。ここで、操作部は、楕円を表示するための表示部のことである。
【００３２】
画像領域分割処理部１０５は、画像入力部１０２によって取得された画像データに対して、画像処理を行う。なお、画像領域分割処理部１０５は、換言すれば領域情報取得手段に相当する。画像データの輝度情報と色情報に着目し、コントラストと色の違いが少ない領域を同じ領域として、分割処理を行う。
【００３３】
まず、画像領域分割処理部１０５は、画像データに対してローパスフィルタでフィルタリングを行う。フィルタリングを行うことで、画像データの輝度と色とが平滑化される。
【００３４】
次に、画像領域分割処理部１０５は、色とエッジが平滑化された画像データに対して、色とコントラストが異なる領域をそれぞれ特定する。つまり、平滑化された画像データの隣り合う画素の色とコントラストの差分が、ある閾値以下であれば、同じグループの画素とする。よって、多数のグループが生成されることで、画像領域が複数の領域に分割される。この領域を小分割領域とする。
【００３５】
図４は、画像領域分割処理の領域分割における小分割領域の生成の一例を示す説明図である。画像４００は、画像領域分割処理が施された画像データであり、小分割領域４０１〜４１６を含む。
【００３６】
そして、画像領域分割処理部１０５は、グループ化された小分割領域に存在する画素数が、ある閾値の画素数より少ない場合、色とコントラストの近い隣接する画素数の多い領域のグループと結合させる。分割領域は、この結合した領域のグループのことであり、換言すれば部分領域情報に相当する。上述の処理を行い、分割領域の画像データを得ることができる。
【００３７】
図５は、画像領域分割処理における分割領域の生成の一例を示す説明図である。画像５００は、画像領域分割処理における分割領域の生成を行った画像データであり、分割領域５０１と分割領域５０２と分割領域５０３とを含んでいる。
【００３８】
分割領域５０１は、図４の小分割領域４０１と小分割領域４０２と小分割領域４０３と小分割領域４０４と小分割領域４０５とを含む領域である。
【００３９】
分割領域５０２は、小分割領域４１４と小分割領域４１５と小分割領域４１６とを含む領域である。
【００４０】
分割領域５０３は、小分割領域４０６と小分割領域４０７と小分割領域４０８と小分割領域４０９と小分割領域４１０と小分割領域４１１と小分割領域４１２と小分割領域４１３とを含む領域である。
【００４１】
人物領域生成部１０６は、楕円領域生成部１０４により生成した楕円を用いて画像領域分割処理部１０５から出力した分割領域の画像データから人物を構成する分割領域を選択することで、人物領域を生成する処理を行う。具体的には、人物領域生成部１０６は、楕円の外周と接触する分割領域を取り除くことにより、楕円に含まれる分割領域を取得し、人物領域を検知して生成する。なお、人物領域生成部１０６は、換言すれば被写体領域取得手段に相当する。
【００４２】
画像データの輝度情報や色情報を参照して、輝度情報や色情報が任意の閾値以下となる近隣の画素をグループ化して画像データを領域分割する方法があるが、この手法は光のあたり具合等の画像データの撮像条件や衣服の色情報に影響を受けるため、高い精度で人物領域を取得することができなかった。よって、本実施の形態における人物領域生成部１０６では、顔領域の位置や大きさの情報を参照して候補領域を生成し、生成した人物候補領域に包含される分割領域を人物領域として取得する。
【００４３】
図６は、人物領域生成の処理の一例を示す説明図である。画像６００は、楕円領域生成部１０４から出力した楕円に、画像領域分割処理部１０５から出力した分割領域の画像データを重ねて、人物領域生成の処理を行う画像データである。画像６００は、分割領域５０１と分割領域５０２と分割領域５０３と楕円３０１とを含んでいる。楕円３０１の内部領域が、人物領域の候補となる領域である。
【００４４】
ここで、楕円３０１の外周と接触する分割領域５０２と分割領域５０３を取り除くことで、分割領域５０１を人物領域として生成することができる。
【００４５】
図７は、人物領域生成の処理結果の一例を示す説明図である。画像７００は、人物領域生成の処理結果の画像データであり、人物領域７０１と人物外領域７０２とを含んでいる。
【００４６】
画像補正処理部１０７は、人物領域生成部１０６から生成された画像データを利用して、人物領域７０１と人物外領域７０２のそれぞれに対して、画像補正処理を行う。
【００４７】
例えば、画像補正処理部１０７は、人物領域７０１と人物外領域７０２のそれぞれに対して、ＡＷＢ（Auto  White  Balance）処理を行い、最適な色処理を行う。この画像補正の処理を行うことで、画像データの高画質化を行える。
【００４８】
また、例えば、画像補正処理部１０７は、人物外領域７０２のみに対してぼかし処理を行うことで、背景ぼかし処理を行うことになり、人物が浮かび上がるような表現力の高い画像データを生成できる。
【００４９】
画像出力部１０８は、画像補正処理部１０７によって補正処理された画像データを出力する。
【００５０】
次に、以上のように構成された本実施の形態にかかる画像処理部１０１における入力画像データから人物領域を生成する処理について説明する。図８は、本実施の形態にかかる画像処理部１０１における上述した処理の手順を示すフローチャートである。
【００５１】
まず、画像入力部１０２は、顔領域検知処理部１０３と画像領域分割処理部１０５に画像データを入力する（ステップＳ８０１）。
【００５２】
次に、顔領域検知処理部１０３は、画像入力部１０２によって取得された画像データから、顔領域を検知する（ステップＳ８０２）。顔領域を検知する処理の一例として、クロマキー処理によって人物の頭髪の頂点が検出し、頂点を基準とした顔矩形領域を検知することができる。
【００５３】
次に、楕円領域生成部１０４は、顔領域検知処理部１０３で検知された顔矩形領域の中心座標と顔矩形領域の幅を参照することで、楕円を生成する（ステップＳ８０３）。楕円の一例として、（１）式〜（４）式を用いて楕円が生成される。
【００５４】
画像領域分割処理部１０５は、画像入力部１０２によって取得された画像データから、画像領域を分割する（ステップＳ８０４）。なお、ステップＳ８０４は、ステップＳ８０２、ステップ８０３の処理と平行して実行される。画像領域分割処理の詳細は、後述する。
【００５５】
次に、人物領域生成部１０６は、楕円領域生成部１０４により生成した楕円に、画像領域分割処理部１０５から出力した分割領域の画像データを重ねて、人物領域を生成する（ステップＳ８０５）。人物領域生成の処理の詳細は、後述する。
【００５６】
次に、画像補正処理部１０７は、人物領域生成部１０６から生成された画像データを利用して、画像を補正する（ステップＳ８０６）。つまり、人物領域と人物外領域のそれぞれに対して、画像補正処理を行う。
【００５７】
次に、画像出力部１０８は、画像補正処理部１０７によって補正処理された画像データを出力する（ステップＳ８０７）。
【００５８】
上述した処理手順により、画像データに対して顔領域を検知することで、顔領域の情報から楕円を生成し、楕円領域から人物領域を生成することが可能となる。なお、上述した手順は、第１の実施の形態にかかる画像処理部１０１における画像データに対して顔領域検知処理を行って楕円を生成し、楕円領域の内部に存在する人物外領域を取り除くことで人物領域を生成する手順の例を示したものであり、上述した処理手順に制限するものではない。
【００５９】
次に、画像領域分割処理の詳細について説明する。図９は、画像領域分割処理部１０５が行う画像領域分割の処理手順を示すフローチャートである。
【００６０】
まず、画像領域分割処理部１０５が画像情報を取得する（ステップＳ９０１）。
【００６１】
次に、画像データに対してフィルタリング処理を行う（ステップＳ９０２）。まず、画像データに対してローパスフィルタでフィルタリングを行う。ローパスフィルタは、通常のガウシアンフィルタを使用する。フィルタリングにより、画像データの輝度と色を平滑化する。
【００６２】
なお、本実施の形態では、画像領域分割処理部１０５において画像データに行うローパスフィルタとして通常のガウシアンフィルタを使用しているが、ガウシアンフィルタを使用せず、他のローパスフィルタによって、画像データの輝度と色を平滑化するように処理を行ってもよい。
【００６３】
次に、各画素をグループ化して、小分割領域を生成する（ステップＳ９０３）。つまり、色とエッジが平滑化された画像データに対して、色とコントラストが異なる領域をそれぞれ特定する。つまり、平滑化された画像データの隣り合う画素の色とコントラストの差分が、ある閾値以下であれば、同じグループの画素とする。そして、多数のグループが小分割領域として生成される。
【００６４】
次に、画素数の少ない小分割領域を、画素数の多い小分割領域に結合させて、分割領域を生成する（ステップＳ９０４）。つまり、グループ化された小分割領域に存在する画素数が、ある閾値の画素数より少ない場合、色とコントラストの近い隣接する画素数の多い領域のグループと結合させて、分割領域を生成する。
【００６５】
そして、人物領域生成部１０６に、分割領域の画像データを出力する（ステップＳ９０５）。
【００６６】
上述した処理手順により、色とコントラストの近い隣接する画素に着目することで、画像領域の分割が可能となる。なお、上述した手順は、第１の実施の形態にかかる画像領域分割処理部１０５における画像データに対して、平滑化の処理を行って画像領域の分割の手順の例を示したものであり、上述した処理手順に制限するものではない。
【００６７】
次に、人物領域生成の処理の詳細について説明する。図１０は、人物領域生成部１０６が行う人物領域を生成する手順を示すフローチャートである。
【００６８】
まず、人物領域生成部１０６は、楕円領域生成部１０４から、人物候補領域である楕円を取得する（ステップＳ１１０）。取得した楕円の内部領域が、人物領域の候補となる領域である。
【００６９】
次に、画像領域分割処理部１０５から、分割領域の画像データを取得する（ステップＳ１１１）。
【００７０】
次に、ステップＳ１１０で取得した楕円とステップＳ１１１で取得した分割領域の画像データとを合成して、楕円と接触する部分領域を削除する（ステップＳ１１２）。つまり、楕円と接触する複数の分割領域は、人物領域ではないと判断して取り除く。これにより、残った分割領域を人物領域として判別し、生成することができる。
【００７１】
次に、上述した画像処理を実施する撮像装置の一例であるデジタルカメラのハードウェア構成について説明する。図１１は、本実施の形態にかかるデジタルカメラのハードウェア構成を示すブロック図である。図１１に示すように被写体光は、まずデジタルカメラ１０００の撮影光学系１を通してＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）３に入射される。また、撮影光学系１とＣＣＤ３との間は、メカシャッタ２が配置されており、このメカシャッタ２によりＣＣＤ３への入射光を遮断することが出来る。なお、撮影光学系１及びメカシャッタ２は、モータドライバ６より駆動される。
【００７２】
ＣＣＤ３は、撮像面に結像された光学像を電気信号に変換して、アナログの画像データとして出力する。ＣＣＤ３から出力された画像情報は、ＣＤＳ（Correlated  Double  Sampling:相関２重サンプリング）回路４によりノイズ成分を除去され、Ａ／Ｄ変換器５によりデジタル値に変換された後、画像処理回路８に対して出力される。
【００７３】
画像処理回路８は、画像データを一時格納するＳＤＲＡＭ（Synchronous  ＤＲＡＭ）１２を用いて、ＹＣｒＣｂ変換処理や、ホワイトバランス制御処理、コントラスト補正処理、エッジ強調処理、色変換処理などの各種画像処理を行う。なお、ホワイトバランス制御処理は、画像情報の色濃さを調整し、コントラスト補正処理は、画像情報のコントラストを調整する画像処理である。エッジ強調処理は、画像情報のシャープネスを調整し、色変換処理は、画像情報の色合いを調整する画像処理である。また、画像処理回路８は、信号処理や画像処理が施された画像情報を液晶ディスプレイ１６（以下、「ＬＣＤ１６」と略記する）に表示する。
【００７４】
また、信号処理、画像処理が施された画像情報は、圧縮伸張回路１３を介して、メモリカード１４に記録される。上記圧縮伸張回路１３は、操作部１５から取得した指示によって、画像処理回路８から出力される画像情報を圧縮してメモリカード１４に出力すると共に、メモリカード１４から読み出した画像情報を伸張して画像処理回路８に出力する回路である。
【００７５】
また、ＣＣＤ３、ＣＤＳ回路４及びＡ／Ｄ変換器５は、タイミング信号を発生するタイミング信号発生器７を介してＣＰＵ（Central  Processing  Unit）９によって、タイミングが制御されている。さらに、画像処理回路８、圧縮伸張回路１３、メモリカード１４も、ＣＰＵ９によって制御されている。
【００７６】
撮像装置において、ＣＰＵ９はプログラムに従って各種演算処理を行い、プログラムなどを格納した読み出し専用メモリであるＲＯＭ（Read  Only  Memory）１１および各種の処理過程で利用するワークエリア、各種データ格納エリアなどを有する読み出し書き込み自在のメモリであるＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０などを内蔵し、これらがバスラインによって相互接続されている。
【００７７】
撮像装置は、まず画像データを入力し、入力した画像をメモリ領域ＳＤＲＡＭに一時的に保存する。このとき、人物領域生成処理、画像補正プログラムをＲＯＭ１１から起動し、人物領域生成処理を行う。人物領域生成結果を受けて、画像補正処理を行う。
【００７８】
本実施の形態のデジタルカメラで実行される画像処理プログラムは、上述した人物領域分離、画像補正機能を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記記憶媒体から画像処理プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、人物領域を生成し、画像補正処理し、画像を圧縮して、メモリカードに生成されるようになっている。
【００７９】
このように第１の実施の形態にかかる撮像装置によれば、撮像部１００から取得した画像データを画像入力部１０２が顔領域検知処理部１０３に送出し、顔領域検知処理部１０３が人物の顔領域を検知し、検知した顔領域の情報から楕円領域生成部１０４が楕円を生成した場合であって、画像入力部１０２から取得した画像データから画像領域分割処理部１０５が複数の分割領域を取得した場合に、人物領域生成部１０６が楕円に分割領域を重ねることにより、楕円に包含される分割領域を人物領域として取得するため、顔領域を含む人物領域をより高い精度で検知することができる。このため、画像データの表現力を向上させることができる。
【００８０】
また、第１の実施の形態は、撮像装置に適応した例について説明した。しかしながら、撮像装置に制限するものではなく、さまざまな装置に適用できる。そこで、別の装置に適応した実施の形態の例として、第２の実施の形態を説明する。
【００８１】
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。第２の実施の形態は、画像処理装置を適用した例である。ここでは、第１の実施の形態と異なる部分について説明する。
【００８２】
本実施例は撮影装置から記録した画像ファイルを画像入力部により入力する。入力した画像データに対して、人物領域生成処理を行い、画像補正を行う。
【００８３】
図１２は、画像処理装置の機能的構成を示すブロック図である。メモリカードドライバ１２０から取り込まれた画像データが画像処理装置１２１により画像処理され、記憶装置１２９とプリンタエンジン１３０に送信される。画像処理装置１２１は、画像入力部１２２と、顔領域検知処理部１２３と、楕円領域生成部１２４と、画像領域分割処理部１２５と、人物領域生成部１２６と、画像補正処理部１２７と、画像出力部１２８とを主に備えている。ここで、画像処理装置１２１と、画像入力部１２２と、顔領域検知処理部１２３と、楕円領域生成部１２４と、画像領域分割処理部１２５と、人物領域生成部１２６と、画像補正処理部１２７と、画像出力部１２８の機能および構成は、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００８４】
メモリカードドライバ１２０は、メモリカードに格納されている画像ファイルを読み取るドライバである。また、記憶装置１２９は、画像処理装置１２１により画像処理された画像データを格納する。また、プリンタエンジン１３０は、印刷を実行する部分である。
【００８５】
次に、以上のように構成された画像処理装置１２１における処理について説明する。図１４は、画像処理装置１２１における上述した処理の手順を示すフローチャートである。
【００８６】
まず、画像入力部１２２は、画像ファイルを取得して、顔領域検知処理部１２３と画像領域分割処理部１２５に画像データを入力する（ステップＳ１４１）。
【００８７】
次に、第１の実施の形態の図８のステップＳ８０２〜Ｓ８０７と同様にして、画像データに対して顔領域検知処理を行って楕円を生成し、楕円領域の内部に存在する人物外領域を取り除くことで人物領域を生成するまでの処理を行う（ステップＳ１４２〜Ｓ１４７）。よって、画像ファイルを取得し、顔領域を検知することで、顔領域の情報から楕円を生成し、楕円領域から人物領域を生成することが可能となる。
【００８８】
図１３は、本実施の形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。画像処理装置２０００は、各部を集中的に制御するＣＰＵ（Central  Processing  Unit）２４を備えており、このＣＰＵ２４には、ＢＩＯＳなどを記憶した読出し専用メモリであるＲＯＭ（Read  Only  Memory）２２と、各種データを書換え可能に記憶してＣＰＵの作業エリアとして機能するＲＡＭ（Random  Access  Memory）２１とがバスで接続されており、マイクロコンピュータを構成している。さらにバスには、制御プログラムが記憶されたＨＤＤ２５と、ＣＤ（Compact  Disc）−ＲＯＭを読み取るＣＤ−ＲＯＭドライブ２６と、プリンタ部等との通信を司るインタフェースであるＩ／Ｆ２３とが接続されている。
【００８９】
図１３に示すＣＤ−ＲＯＭ２８は、所定の制御プログラムが記憶されている。ＣＰＵ２４は、ＣＤ−ＲＯＭ２８に記憶されている制御プログラムをＣＤ−ＲＯＭドライブ２６で読み取り、ＨＤＤ２５にインストールする。これにより、上述したような各種の処理を行うことが可能な状態となる。また、メモリカード２９には、画像情報などが格納され、メモリカードドライバ２７で読み取られる。
【００９０】
なお、記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭやメモリカードのみならず、ＤＶＤなどの各種の光ディスク、各種光磁気ディスク、フロッピー（登録商標）ディスクなどの各種磁気ディスク、半導体メモリ等、各種方式のメディアを用いることができる。また、インターネットなどのネットワークからプログラムをダウンロードし、ＨＤＤ２５にインストールするようにしてもよい。この場合に、送信側のサーバでプログラムを記憶している記憶装置も、この発明の記憶媒体である。なお、プログラムは、所定のＯＳ（Operating  System）上で動作するものであってもよいし、その場合に後述の各種処理の一部の実行をＯＳに肩代わりさせるものであってもよいし、ワープロソフトなど所定のアプリケーションソフトやＯＳなどを構成する一群のプログラムファイルの一部として含まれているものであってもよい。
【００９１】
また、本実施の形態の画像処理装置で実行される背景ぼかしプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施の形態の画像処理装置で実行される画像処理プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【００９２】
また、本実施の形態の画像処理プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【００９３】
本実施の形態は、撮影する場合に、画像記録時の撮影条件を記録することが必要であり、撮影条件の情報は画像ファイルに記録される。人物領域生成方法や画像補正処理方法は第１の実施の形態と同じである。
【００９４】
本実施形態の画像処理装置で実行される画像処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【００９５】
このように第２の実施の形態にかかる画像処理装置よれば、画像入力部１２２から取得した画像データから顔領域検知処理部１２３が人物の顔領域を検知し、検知した顔領域の情報から楕円領域生成部１２４が楕円を生成した場合であって、画像領域分割処理部１２５が画像入力部１２２から取得した画像データから複数の分割領域を取得した場合に、人物領域生成部１２６が楕円に分割領域を重ねることにより、楕円に包含される分割領域を人物領域として取得するため、顔領域を含む人物領域をより高い精度で検知することができる。このため、画像データの表現力を向上させることができる。
【００９６】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。本発明の実施態様は、以上に説明したような特定の実施形態に限定されるものではない。
【符号の説明】
【００９７】
１００  撮像部
１０１  画像処理部
１０２  画像入力部
１０３  顔領域検知処理部
１０４  楕円領域生成部
１０５  画像領域分割処理部
１０６  人物領域生成部
１０７  画像補正処理部
１０８  画像出力部
１０９  外部記憶装置
２００  画像
２０１  顔領域
２０２  顔矩形領域
２０３  身体領域
２０４  背景領域
３０１  楕円
４００  画像
４０１  小分割領域
４０２  小分割領域
４０３  小分割領域
４０４  小分割領域
４０５  小分割領域
４０６  小分割領域
４０７  小分割領域
４０８  小分割領域
４０９  小分割領域
４１０  小分割領域
４１１  小分割領域
４１２  小分割領域
４１３  小分割領域
４１４  小分割領域
４１５  小分割領域
４１６  小分割領域
５００  画像
５０１  分割領域
５０２  分割領域
５０３  分割領域
６００  画像
７００  画像
７０１  人物領域
７０２  人物外領域
【先行技術文献】
【特許文献】
【００９８】
【特許文献１】特開平８‐１９１４５８号公報
【特許文献２】特開２００４‐１８５５５５号公報
【特許文献３】特開２００４‐３０３１９３号公報
【図１】
2010220122.tif 000003
【図２】
2010220122.tif 000004
【図３】
2010220122.tif 000005
【図４】
2010220122.tif 000006
【図５】
2010220122.tif 000007
【図６】
2010220122.tif 000008
【図７】
2010220122.tif 000009
【図８】
2010220122.tif 000010
【図９】
2010220122.tif 000011
【図１０】
2010220122.tif 000012
【図１１】
2010220122.tif 000013
【図１２】
2010220122.tif 000014
【図１３】
2010220122.tif 000015
【図１４】
2010220122.tif 000016