(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影の対象とする人物顔内から、予め定められた第１の輝度レベル検出領域及び第２の輝度レベル検出領域を検出する領域検出手段と、
前記第１の輝度レベル検出領域の輝度レベルと所定の基準輝度レベルとの差の絶対値を高輝度量として求め、前記第２の輝度レベル検出領域の輝度レベルと前記基準輝度レベルとの差の絶対値を低輝度量として求める輝度量算出手段と、
前記高輝度量と前記低輝度量との差又は比が所定の範囲内にあるか否かに基づいて、前記人物顔に影が生じているか否かの判定を行う判定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
撮影の対象とする人物顔内から、予め定められた第１の輝度レベル検出領域及び第２の輝度レベル検出領域を検出する領域検出手段と、
前記第１の輝度レベル検出領域の輝度レベルと所定の基準輝度レベルとの差の絶対値を高輝度量として求め、前記第２の輝度レベル検出領域の輝度レベルと前記基準輝度レベルとの差の絶対値を低輝度量として求める輝度量算出手段と、
前記高輝度量と前記低輝度量との差又は比が所定の範囲内にあるか否かの判定を行う判定手段と、
前記判定手段による判定の結果に応じて、前記人物顔に対して光を照射する照明手段を制御する制御手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
撮影の対象とする人物顔内から、予め定められた第１の輝度レベル検出領域及び第２の輝度レベル検出領域を検出する領域検出手段と、
前記第１の輝度レベル検出領域の輝度レベルと所定の基準輝度レベルとの差の絶対値を高輝度量として求め、前記第２の輝度レベル検出領域の輝度レベルと前記基準輝度レベルとの差の絶対値を低輝度量として求める輝度量算出手段と、
前記高輝度量と前記低輝度量との差又は比が所定の範囲内にあるか否かの判定を行う判定手段と、
前記判定手段による判定の結果に応じて、画像に含まれる前記人物顔の輝度レベルの補正を制御する制御手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
前記領域検出手段は、前記人物顔に含まれる眼の位置から頭頂方向へ所定の距離だけ離れた額領域、又は前記眼の位置から顎方向へ所定の距離だけ離れた鼻頬領域の少なくとも一つを前記第１の輝度レベル検出領域として検出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記領域検出手段は、前記第１の輝度レベル検出領域の検出に際して、前記眼の位置から所定の範囲内にある領域、及び前記眼の位置から顎方向へ所定の距離だけ離れた口元領域を前記第１の輝度レベル検出領域から排除することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記領域検出手段は、前記人物顔に含まれる眼の位置から顎方向へ所定の距離だけ離れた頬領域、又は前記眼の位置から顎方向へ所定の距離だけ離れた口元領域の少なくとも一つを前記第２の輝度レベル検出領域として検出することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記領域検出手段は、前記第２の輝度レベル検出領域の検出に際して、前記眼の位置から所定の範囲内にある領域、及び前記眼の位置から頭頂方向へ所定の距離だけ離れた額領域を前記第２の輝度レベル検出領域から排除することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記輝度量算出手段は、前記第１の輝度レベル検出領域の複数種類の輝度レベルと所定の基準輝度レベルとの差の絶対値を複数種類の高輝度量として求め、前記第２の輝度レベル検出領域の複数種類の輝度レベルと所定の基準輝度レベルとの差の絶対値を複数種類の低輝度量として求め、
前記判定手段は、前記複数種類の高輝度量と前記複数種類の低輝度量とを組み合わせて複数種類の差を求め、前記複数種類の差のうちの少なくとも一つが前記所定の範囲内にあるか否かの判定を行うことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記領域検出手段は、所定の方向を基準とした前記人物顔の傾斜の角度に応じて前記第１の輝度レベル検出領域及び前記第２の輝度レベル検出領域の形状を変化させることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
撮影の対象とする人物顔内から、予め定められた第１の輝度レベル検出領域及び第２の輝度レベル検出領域を検出する領域検出ステップと、
前記第１の輝度レベル検出領域の輝度レベルと所定の基準輝度レベルとの差の絶対値を高輝度量として求め、前記第２の輝度レベル検出領域の輝度レベルと前記基準輝度レベルとの差の絶対値を低輝度量として求める輝度量算出ステップと、
前記高輝度量と前記低輝度量との差又は比が所定の範囲内にあるか否かに基づいて、前記人物顔内に影が発生しているか否かの判定を行う判定ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
撮影の対象とする人物顔内から、予め定められた第１の輝度レベル検出領域及び第２の輝度レベル検出領域を検出する領域検出ステップと、
前記第１の輝度レベル検出領域の輝度レベルと所定の基準輝度レベルとの差の絶対値を高輝度量として求め、前記第２の輝度レベル検出領域の輝度レベルと前記基準輝度レベルとの差の絶対値を低輝度量として求める輝度量算出ステップと、
前記高輝度量と前記低輝度量との差又は比が所定の範囲内にあるか否かの判定を行う判定ステップと、
前記判定ステップにおける判定の結果に応じて、前記人物顔に対して光を照射する照明手段を制御する制御ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
撮影の対象とする人物顔内から、予め定められた第１の輝度レベル検出領域及び第２の輝度レベル検出領域を検出する領域検出ステップと、
前記第１の輝度レベル検出領域の輝度レベルと所定の基準輝度レベルとの差の絶対値を高輝度量として求め、前記第２の輝度レベル検出領域の輝度レベルと前記基準輝度レベルとの差の絶対値を低輝度量として求める輝度量算出ステップと、
前記高輝度量と前記低輝度量との差又は比が所定の範囲内にあるか否かの判定を行う判定ステップと、
前記判定ステップにおける判定の結果に応じて、画像に含まれる前記人物顔の輝度レベルの補正を制御する制御ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
コンピュータを、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人物顔の撮影に好適な画像処理装置及び画像処理方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
撮影時に、被写体の明るさに応じて、絞り、シャッター速度、及び感度を適切に設定する自動露出制御（auto exposure）機能を備えた撮像装置がある。自動露出制御では、画面全体を一律に測光した輝度情報だけでなく、画面内を複数領域に分割して領域毎の明るさを測定し、領域ごとの明暗情報を使用することも可能である。例えば、太陽を背に立つ人物を撮影する際に所謂逆光シーンとなり、人物が暗く撮影されてしまうところ、画面内の各領域の明るさ情報から逆光シーンと判断し、主被写体である人物が明るくなるような露出に設定することが可能である。
このとき、絞り、シャッター速度、及び感度からなる露出の設定を調節して人物が適正な明るさになるようにした場合、背景が過度なオーバー露出となってしまう。これを防ぐため、絞り、シャッター速度、及び感度からなる露出は背景が適切な明るさになるように設定し、更にストロボを自動で発光させることでアンダー露出な人物を適正露出にすると共に、背景も主被写体も適切な明るさで撮影することが可能である。このように、明暗差が激しいシーンに対応するためにストロボ発光が有効なことが知られている。また、低照度シーンにおいてシャッター速度が低下してきた場合に手ブレや被写体ブレの発生が懸念されてくるが、シャッター速度に応じてストロボを自動で発光させることがブレの対策に有効なことが知られている。
この他に、自動でストロボが発光することが望まれるシチュエーションとして、人物顔内に部分的に暗い影が発生するシーンがある。例えば、屋外日中において、真上又は斜めからの太陽光が顔の額や鼻筋に当たり、目元、頬の下部、口元等に影が発生する場合がある。また、屋内において、ダウンライト、及びスポットライト等の配光にある程度の指向性がある照明下で撮影が行われると、その照明下の人物顔内に影が発生しやすい。
自動露出制御において人物顔の明るさが適切になるように制御する際、絞り、シャッター、及び感度からなる露出の設定だけでは、このようなコントラストがあるシーンを好適な画像になるよう撮影することは困難である。また、自動でフラッシュ発光判断を行う際、人物顔内で明るさを平均して輝度を算出している場合、コントラストの明部分と暗部分とが相殺され、既に適正な顔の明るさになっていると判断されてしまい、自動で発光することができないこともある。
このような点を考慮し、人物顔内に部分的な低輝度部があることをもって影が発生していると判断し、自動でストロボ発光を行う技術が特許文献１に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−６３６７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載された従来の技術では、所期の目的は達成することができるものの、影と思われる低輝度部が、本当に外光により発生している影なのか否かを判別する精度が不足しており、不必要なフラッシュ発光が頻発することがある。例えば、サングラス、メガネ及び帽子等の装着物を影だと誤判別したり、髭又は毛髪を影だと誤判別したり、その人物の肌が褐色である場合に肌を影だと誤判別したりすることがある。この結果、適切にコントラストを調整することができないことがある。
【０００５】
本発明は、コントラストの調整を適切に行うことができる画像処理装置及び画像処理方法等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】
【０００６】
本発明に係る画像処理装置は、撮影の対象とする人物顔内から、予め定められた第１の輝度レベル検出領域及び第２の輝度レベル検出領域を検出する領域検出手段と、前記第１の輝度レベル検出領域の輝度レベルと所定の基準輝度レベルとの差の絶対値を高輝度量として求め、前記第２の輝度レベル検出領域の輝度レベルと前記基準輝度レベルとの差の絶対値を低輝度量として求める輝度量算出手段と、前記高輝度量と前記低輝度量との差又は比が所定の範囲内にあるか否かに基づいて、前記人物顔に影が生じているか否かの判定を行う判定手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、撮影の対象とする人物顔に存在するコントラストを適切に解析して、コントラストの調整を適切に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】外光の当たり方が異なる２種類の人物顔を示す図である。
【図３】人物顔の特徴を示す図である。
【図４】装着物を示す図である。
【図５】顔情報を示す図である。
【図６】ヒストグラム取得用領域を示す図である。
【図７】ヒストグラム取得用領域の組み合わせを示す図である。
【図８】人物顔の傾斜を示す図である。
【図９】誤判別が生じるタイミング制御を示す図である。
【図１０】本発明の実施形態におけるタイミング制御を示す図である。
【図１１】ヒストグラムの一例を示す図である。
【図１２】Ｇａｍｍａテーブルの一例を示す図である。
【図１３】２種類のヒストグラムを重ね合わせたヒストグラムを示す図である。
【図１４】顔コントラストの検出処理を示すフローチャートである。
【図１５】カメラの動作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】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について添付の図面を参照して具体的に説明する。図１は、本発明の実施形態に係る画像処理装置（カメラ）の構成を示すブロック図である。
本実施形態に係るカメラ１００には、制御回路１、画像認識回路２、画像処理回路３、撮像素子４、及びタイミングジェネレータ（ＴＧ）５が設けられている。画像認識回路２は、撮像素子４により取得された画像から所定の部分、例えば人物顔を認識する。画像認識回路２には、顔検出ブロックが設けられている。画像処理回路３は、撮像素子４により取得された画像に対して種々の画像処理を行う。ＴＧ５は、撮像素子４に垂直同期信号ＶＤ等の駆動信号を出力する。制御回路１は、画像認識回路２、画像処理回路３、及びＴＧ５の制御を行う。更に、制御回路１は、シャッター、絞り、フラッシュ等（図示せず）の制御も行う。フラッシュはカメラ１００に内蔵されたものであっても、後から装着されたものであっても構わない。
【００１０】
ここで、画像認識回路２及び画像処理回路３について説明する。
図２は、外光の当たり方が異なる２種類の人物顔を示す図である。図２（ａ）には、人物顔内の各部位への外光の当たり方が均一で、明暗差がない人物顔を示している。このような状況であれば、人物顔３０１の全体の輝度を平均的に測光して、その測光結果をもとに、絞り、シャッター速度、及び感度を決定し、フラッシュ発光なしで好適な画像を撮影することが可能である。図２（ｂ）には、人物顔内の各部位への外光の当たり方が不均一で、明暗差（コントラスト）が大きい人物顔を示している。このような状況は、例えば、日中屋外での太陽光下、又は屋内での照明光直下に人物が位置する場合に得られる。そして、このような状況下では、人物の額部分３１１に外光が強く当たる反面、目元の窪んだ付近３１３、及び口元から顎付近３１５にかけて外光が十分に当たらずに影が発生する。また、頬部分３２１及び鼻筋部分３３１に外光が強く当たる反面、頬下部３２３及び鼻下部３３３に影が発生しやすい。
このように、人物顔内に発生した強いコントラストは、人物写真としてはあまり良い印象は得られないため、これを軽減することが望ましい。コントラストを軽減した画像を得るためには、カメラに搭載されているフラッシュを発光することで影になっている領域に光を当て、影を軽減するように撮影することが考えられる。また、画像処理回路３にて、人物顔内において影が発生している部分領域のみの輝度レベルを上げるように画像処理することも考えられる。人物顔内に影が発生している場合には、額、頬、及び鼻筋等の凸部の輝度レベルが高くなる傾向があるため、この高輝度領域の輝度レベルを下げるように画像処理することも考えられる。
このように、人物顔に発生したコントラストを軽減するような撮影が望まれるが、そのためには、外光により自然発生している人物顔内のコントラストを正しく検出することが重要である。外光により人物顔内に明部及び暗部が発生するという現象は、顔の凹凸状況に応じて発生し、凸部として、額、頬、及び鼻等が挙げられ、凹部として、目元、頬下、鼻下、及び口元等が挙げられる。従って、凸部領域の高輝度レベル及び凹部領域の低輝度レベルをそれぞれ測光することで、コントラストを検出することが可能となるが、以下のように、人物顔の特徴、並びに顔や頭部への装着物により、輝度レベルの検出が正しく行うことができないこともある。
【００１１】
図３は、人物顔内のコントラスト検出を阻害する要因となる人物顔の特徴を示す図である。図３（ａ）に示すように、前髪３５１が額領域を隠すように垂れ下がっている場合がある。この場合、額領域から高輝度レベルを抽出することが困難になる。図３（ｂ）に示すように、人物が鼻下に髭３５３を生やしている場合がある。この場合、髭を影であると誤判別しやすい。図３（ｃ）に示すように、人物が白い歯３５５を見せて笑っている場合がある。この場合、白い歯が高輝度となりやすく、口元付近を高輝度レベル検出領域と誤判別しやすい。図３（ｄ）に示すように、人物の肌３５７が褐色である場合がある。この場合、凹部によらず、顔全体として明るさが暗めという特徴があり、影検出を誤判別しやすい。
図４は、人物顔内のコントラスト検出を阻害する要因となる装着物を示す図である。図４（ａ）に示すように、人物が帽子３７１をかぶっている場合がある。この場合、額領域から高輝度レベルを抽出することが困難になる。図４（ｂ）に示すように、人物がサングラス３７３を装着している場合がある。この場合、暗めなサングラスを影だと誤判別しやすい。また、反射率の高いサングラス、白系色のフレームを用いたサングラス又はメガネが装着されている場合には、外光が顔にあたって高輝度になっていると誤判別しやすい。
【００１２】
このように、人物顔の特徴、並びに顔や頭部への装着物により、輝度レベルの検出が正しく行うことができないことがあるのである。そこで、本実施形態では、画像認識回路２内の顔検出ブロックが顔情報を作成して顔検出を行い、この顔検出の結果を用いて画像処理回路３が輝度分布を取得する。
顔情報には、図５に示すように、顔中央位置の座標４０１、顔のサイズ４０３及び４０５、右目及び左目の位置の各座標４０７、４０９が含まれる。また、顔検出ブロックは、顔検出に際して、図６に示すように、人物顔内に１０個のヒストグラム取得用領域を設定する。１０個のヒストグラム取得用領域には、額領域に属する３個のヒストグラム取得用領域４１３、４１５、及び４１７、並びに鼻頬領域に属する３個のヒストグラム取得用領域４２３、４２５、及び４２７が含まれる。１０個のヒストグラム取得用領域には、更に、口元領域に属する３個のヒストグラム取得用領域４３３、４３５、及び４３７、並びに顔全体に相当するヒストグラム取得用領域４４１が含まれる。
額領域は、人物の眼の位置から所定の距離だけ頭頂方向へ離れた領域であり、鼻頬領域は、人物の眼の位置から所定の距離だけ顎方向へ離れた領域であり、口元領域は、人物の眼の位置から所定の距離だけ顎方向へ離れた領域である。ここで、所定距離として、顔サイズ４０３及び４０５の所定割合として、顔サイズに連動させたものを用いてもよい。このように、額領域、鼻頬領域、及び口元領域を設定した場合、眼以外の顔の各部位の位置が不明であってもこれらの領域を特定することができる。
なお、顔情報に、鼻、口、及び頬等を特定可能な情報が含まれる場合には、これらを用いてもよい。いずれにしても、これらのヒストグラム取得用領域を設定する際には、鼻頬領域のヒストグラム取得用領域４２３、４２５、及び４２７、並びに口元領域のヒストグラム取得用領域４３３、４３５、及び４３７の６個のヒストグラム取得用領域の間で重複が生じないようにする。
【００１３】
また、画像処理回路３は、輝度分布の取得に際して、上記の１０個のヒストグラム取得用領域のうちの複数を組み合わせた領域から輝度ヒストグラムを取得する。例えば、領域検出手段として、図７（ａ）に示すように、額領域の３個のヒストグラム取得用領域４１３、４１５、及び４１７を組み合わせた額領域４１１（第１の輝度レベル検出領域）に関するヒストグラム情報を取得する。同様に、領域検出手段として、鼻頬領域の３個のヒストグラム取得用領域４２３、４２５、及び４２７を組み合わせた鼻頬領域４２１（第１の輝度レベル検出領域）に関するヒストグラム情報を取得する。また、領域検出手段として、図７（ｂ）に示すように、鼻頬領域の３個のヒストグラム取得用領域４２３、４２５、及び４２７、並びに口元領域の３個のヒストグラム取得用領域４３３、４３５、及び４３７を組み合わせた鼻頬口領域４３１（第２の輝度レベル検出領域）に関するヒストグラム情報を取得する。
このように、顔検出ブロックは、複数の輝度分布情報を足し合わせたヒストグラム情報を取得する。予め小さなヒストグラム取得用領域に分割した領域設定を行っておき、輝度分布を取得する際に足し合わせて取得することで、複雑な顔形状に対応した輝度分布取得が可能となる。そして、詳細は後述するが、額領域４１１のヒストグラム及び鼻頬領域４２１のヒストグラムを人物顔の高輝度検出に使用し、鼻頬口領域４３１のヒストグラムを低輝度領域検出に使用する。なお、高輝度検出に使用するヒストグラムを取得する領域（第１の輝度レベル検出領域）からは、眼の位置から所定の範囲内にある領域、及び口元領域を排除することが好ましい。また、低輝度検出に使用するヒストグラムを取得する領域（第２の輝度レベル検出領域）からは、眼の位置から所定の範囲内にある領域、及び額領域を排除することが好ましい。
人物顔を上述のように小さなヒストグラム取得用領域に分割すると、複雑な人物顔の形状にも対応することができる。また、このような分割は、図８に示すように、人物顔が横方向又は斜め方向に傾斜している場合にも有効である。このような傾斜は、被写体自身が首を傾げた場合、及び撮影者のカメラの構え方を縦横切り替えた場合等に生じる。図８（ａ）は傾きがない状態を示し、図８（ｂ）は斜め方向に傾斜している状態を示し、図８（ｃ）はより傾斜している状態を示し、図８（ｄ）は真横まで傾斜している状態を示す。図８（ａ）〜（ｄ）のいずれの状態であっても９個のヒストグラム取得用領域４１３、４１５、４１７、４２３、４２５、４２７、４３３、４３５、及び４３７を設定することができ、人物の額、鼻、頬、口元を把握することができる。
なお、人物顔の角度の変化には、このようなヒストグラム取得用領域の位置及び形状の変化以外にも、常に顔の傾斜角度が０度付近になるように画像自体を回転させて対応することができる。画像を回転して顔が常に正位置になるような画像に変換できれば、ヒストグラム取得用領域を角度に対応させなくてもよい。また、ヒストグラム取得用領域の形状を、菱形等の角度を備えた形状、又は曲線を備えた形状としてもよい。
【００１４】
画像処理回路３は、輝度ヒストグラムの取得後に、輝度ヒストグラムを解析して顔コントラストを検出する。上記のように、装着物及び人物の特徴等により顔コントラストに誤判別が生じる可能性もあるが（図３及び図４）、それだけではなく、顔コントラストの検出の際のタイミング制御によっても誤判別が生じる可能性がある。ここで、このタイミング制御に伴う誤判別について説明する。図９は、誤判別が生じるタイミング制御を示す図である。
ＴＧ５は、制御回路１から制御信号を受け取ると、駆動信号の一つとして垂直同期信号ＶＤを所定の周期で撮像素子４に出力する。撮像素子４は垂直同期信号ＶＤ等に応じて被写体の露光を行う（処理５３１）。垂直同期信号ＶＤの次の周期で露光データの読み出しが可能となり、画像処理回路３が露光データを読み出すと共に、画像生成、所謂現像処理を行う（処理５３３）。垂直同期信号ＶＤの次の周期で、画像認識回路２の顔検出ブロックが最初の露光データの画像（１）に対して顔検出を行う（処理５３７）。この顔検出にかかる処理時間が一定ではない場合があり、垂直同期信号ＶＤの１周期を超えることもある。このため、画像（１）が生成された直後に、画像処理回路３が画像（１）を用いた輝度ヒストグラムを取得しようとしても（処理５３９）、この時点では、画像（１）を用いた顔検出（処理５３７）が終了していないことがある。
従って、処理５３９で画像処理回路３が取得する輝度ヒストグラムは、画像（１）から得られたものではなく、画像（１）よりも前に取得された画像Ｐｒｅ（１）から得られたものとなる。このような場合、被写体及び撮影者にさほど動きがなければ弊害が少なくて済むが、これらの動き量が大きくなるほど、画像（１）と画像Ｐｒｅ（１）とのずれが大きくなり、顔コントラストの誤判別が生じやすくなる。従って、このようなタイミング制御に伴うデータの不一致による誤判別を抑制するために、輝度ヒストグラムの取得に用いられる画像と顔検出が行われた画像とが一致していることが望ましい。
【００１５】
そこで、本実施形態では、次のようなタイミング制御を行う。図１０は、本発明の実施形態におけるタイミング制御を示す図である。
上記のように、撮像素子４は垂直同期信号ＶＤ等に応じて被写体の露光を行う（処理５０１）。垂直同期信号ＶＤの次の周期で露光データの読み出しが可能となり、画像処理回路３が露光データを読み出すと共に、画像生成を行う（処理５０３）。垂直同期信号ＶＤの次の周期で、画像認識回路２の顔検出ブロックが最初の露光データの画像（１）に対して顔検出を行う（処理５０５）。そして、画像処理回路３は、画像（１）が生成された直後ではなく、顔検出の終了後に輝度ヒストグラムを取得する（処理５０７）。従って、輝度ヒストグラムの取得に用いられる画像（１）と顔検出が行われた画像（１）とが一致する。そして、画像処理回路３は、輝度ヒストグラムの取得後に、輝度ヒストグラムを解析して顔コントラストを検出する（処理５０９）。顔コントラストの検出の詳細については後述する。
なお、顔コントラストの検出は被写体及び環境への変化に敏感に反応することがさほど求められないものとして、図１０では、解析の処理５０９、５１１、及び５１３を垂直同期信号ＶＤの８周期毎に行うこととしている。この解析のタイミングは、垂直同期信号ＶＤの周波数、及び搭載製品で求められる反応速度等を考慮して任意に変更可能である。
また、顔コントラストの検出の誤判別を少なくするために、周期的に行う顔検出の結果が複数回連続して一致することをもって、顔コントラスト結果を確定させてもよい。例えば、垂直同期信号ＶＤの８周期で３回の一致を取り、２４周期かけて結果を確定させてもよい。
【００１６】
このように、人物顔に複数のヒストグラム取得用領域を設定し、適切なタイミング制御を行うことで、人物の額領域ヒストグラム、鼻頬領域ヒストグラム、鼻頬口領域ヒストグラム、顔全体ヒストグラムを取得することが可能となる。
図１１に、各輝度ヒストグラムの一例を示す。いずれの輝度ヒストグラムにおいても、横軸は輝度値（８ｂｉｔ）、縦軸はその輝度値に分布している画素の個数を示している。図１１（ａ）の額領域ヒストグラムは、図７（ａ）中の額領域４１１から得られた輝度ヒストグラムであり、図１１（ｂ）の鼻頬領域ヒストグラムは、図７（ａ）中の鼻頬領域４２１から得られた輝度ヒストグラムである。また、図１１（ｃ）の鼻頬口領域ヒストグラムは、図７（ｂ）中の鼻頬口領域４３１から得られた輝度ヒストグラムであり、図１１（ｄ）の顔全体ヒストグラムは、図６中の顔全体に相当するヒストグラム取得用領域４４１から得られた輝度ヒストグラムである。
【００１７】
そして、本実施形態では、画像処理回路３が、このような輝度ヒストグラムを解析して顔コントラストを検出する。
図７（ａ）に示す人物顔では、額を隠すような前髪及び帽子等の装着がないため、これらの輝度ヒストグラムでは、いずれにおいても、高輝度側ほど、分布が高くなる傾向が見られている。黒い前髪が額にかかっていた場合等には、図１１（ａ）の額領域ヒストグラムの高輝度側にそれほど分布が見られないはずであり、また、顔に外光がそれほどあたっていない場合には、図１１（ａ）及び（ｂ）共に、高輝度側にはそれほど分布が見られないものとなる。そこで、画像処理回路３は、高輝度側にどの程度輝度が分布しているかを把握するために、分布総画素数の所定割合位置の輝度値ＬｉｇｈｔＹを求める。
図１１（ａ）の額領域ヒストグラムでは、高輝度側の４つの所定位置として、分布総画素数の７０％、８５％、９０％、９５％の輝度値ＬｉｇｈｔＹ（ｎ）６１７、６１５、６１３、及び６１１を求めている。具体的には、輝度値ＬｉｇｈｔＹ（４）６１７は、低輝度側から画素の数をカウントし、そのカウントが分布総画素数の７０％に達したときの画素の輝度値を示す。輝度値ＬｉｇｈｔＹ（３）６１５は、低輝度側から画素の数をカウントし、そのカウントが分布総画素数の８５％に達したときの画素の輝度値を示す。輝度値ＬｉｇｈｔＹ（２）６１３は、低輝度側から画素の数をカウントし、そのカウントが分布総画素数の９０％に達したときの画素の輝度値を示す。輝度値ＬｉｇｈｔＹ（１）６１１は、低輝度側から画素の数をカウントし、そのカウントが分布総画素数の９５％に達したときの画素の輝度値を示す。
同様に、図１１（ｂ）の鼻頬領域ヒストグラムでは、高輝度側の４つの所定位置として、分布総画素数の７０％、８５％、９０％、及び９５％の輝度値ＬｉｇｈｔＹ（ｎ）６２７、６２５、６２３、及び６２１を求めている。輝度値ＬｉｇｈｔＹ（４）６２７が分布総画素数の７０％、輝度値ＬｉｇｈｔＹ（３）６２５が分布総画素数の８５％、輝度値ＬｉｇｈｔＹ（２）６２３が分布総画素数の９０％、輝度値ＬｉｇｈｔＹ（１）６２１が分布総画素数の９５％にそれぞれ該当する。
ここで、図３（ａ）に示すような額が前髪で隠れている場合は、額の輝度値ＬｉｇｈｔＹは低くなる。このため、例えば、額領域から求めた輝度値ＬｉｇｈｔＹ（ｎ）と鼻頬領域から求めた輝度値ＬｉｇｈｔＹ（ｎ）とを比較し、輝度の高いほうの輝度値ＬｉｇｈｔＹ（ｎ）をその人物顔の高輝度値として採用する。あるいは、額領域から求めた輝度値ＬｉｇｈｔＹ（１）〜（４）の平均値と、鼻頬領域から求めた輝度値ＬｉｇｈｔＹ（１）〜（４）の平均値のうち、輝度の高いほうの輝度値ＬｉｇｈｔＹをその人物顔の高輝度値として採用してもよい。
図１１（ｃ）の鼻頬口領域ヒストグラムでは、低輝度側の分布が高くなり、高輝度側にもある程度の輝度分布が見られる。低輝度側の分布が高いのは、鼻筋の影及び頬の影の影響である。また、高輝度側に分布が見られるのは、頬領域に含まれるヒストグラム取得用領域４２３、４２５、及び４２７の影響である。頬領域に含まれるヒストグラム取得用領域４２３、４２５、及び４２７を用いているのは、顔検出ブロックによる頬の凸部頂点位置の検出ができないことを想定しているからである。鼻頬口領域ヒストグラムは人物顔に発生した低輝度な影を検出するために使用するので、高輝度側に若干の分布があっても低輝度な影の検出への影響はほとんどない。そして、本実施形態では、画像処理回路３が鼻頬口領域ヒストグラムを使用して、低輝度部の所定割合位置の輝度値ＳｈａｄｅＹを求める。
例えば、４つの所定位置として、分布総画素数の５％、１０％、１５％、及び３０％の輝度値ＳｈａｄｅＹ（ｎ）６３１、６３３、６３５、及び６３７を求めている。具体的には、輝度値ＳｈａｄｅＹ（１）６３１は、低輝度側から画素の数をカウントし、そのカウントが分布総画素数の５％に達したときの画素の輝度値を示す。輝度値ＳｈａｄｅＹ（２）６３３は、低輝度側から画素の数をカウントし、そのカウントが分布総画素数の１０％に達したときの画素の輝度値を示す。輝度値ＳｈａｄｅＹ（３）６３５は、低輝度側から画素の数をカウントし、そのカウントが分布総画素数の１５％に達したときの画素の輝度値を示す。輝度値ＳｈａｄｅＹ（４）６３７は、低輝度側から画素の数をカウントし、そのカウントが分布総画素数の３０％に達したときの画素の輝度値を示す。
図１１（ｄ）の顔全体ヒストグラムには、額、目、頬、鼻、及び口元等の顔の主要位置の輝度が反映される。画像処理回路３は、この顔全体ヒストグラムを用い、顔の平均輝度Ｙを求める。例えば、分布総画素の５０％の顔平均輝度値ＦａｃｅＹ６４１を求めている。
【００１８】
このようにして、画像処理回路３は、輝度ヒストグラムを解析して所定割合位置の高輝度値ＬｉｇｈｔＹ（ｎ）、低輝度値ＳｈａｄｅＹ（ｎ）、及び顔平均輝度値ＦａｃｅＹを算出する。その後、画像処理回路３は、例えば図１２に示すＧａｍｍａテーブルを用いたｄｅＧａｍｍａ処理を行う。本実施形態では、画像生成のための現像処理の際に図１２に示すＧａｍｍａテーブルを用いたＧａｍｍａ処理を行っているため、輝度ヒストグラムから取得できた輝度値についてもＧａｍｍａ処理が行われていることとなる。そこで、後に行う顔コントラスト判定を容易に行うための前処理として、ｄｅＧａｍｍａ処理を行ってリニアな特性のＹ値に戻しておくのである。図１２には、ｄｅＧａｍｍａ処理前（ＧａｍｍａＹ）が８ｂｉｔ、ｄｅＧａｍｍａ処理後（ｄｅＧａｍｍａＹ）が１０ｂｉｔのレンジをとる例を示している。なお、現像処理の際にＧａｍｍａ処理が行われていなければ、このｄｅＧａｍｍａ処理は不要である。
【００１９】
続いて、画像処理回路３は、ｄｅＧａｍｍａ処理後の高輝度値ＬｉｇｈｔＹ（ｎ）及び低輝度値ＳｈａｄｅＹ（ｎ）が、夫々、ＡＥの目標輝度に対してどの程度ずれているかを示す差分値を算出する。例えば、輝度量算出手段として、下記の（式１）及び（式２）から差分値として、高輝度量ΔＬｉｇｈｔ（ｎ）及び低輝度量ΔＳｈａｄｅ（ｎ）を算出する。（式１）及び（式２）中の「ＲｅｆＹ」はｄｅＧａｍｍａ処理の１０ｂｉｔ幅の単位で表現される基準輝度レベルであり、人物顔の目標輝度として任意の値に設定されているものとする。
ΔLight(n)=log2(LightY(n)/RefY)・・・（式１）
ΔShade(n)=log2(ShadeY(n)/RefY)・・・（式２）
画像処理回路３は、更に、高輝度値ＬｉｇｈｔＹ（ｎ）と低輝度値ＳｈａｄｅＹ（ｎ）との差分値を算出する。例えば、下記の（式３）から差分値として、輝度量差ΔＬｉｇｈｔＳｈａｄｅ（ｎ）を算出する。
ΔLightShade(n)=log2(LightY(n)/ShadeY(n))・・・（式３）
【００２０】
そして、画像処理回路３は、これらの高輝度量ΔＬｉｇｈｔ（ｎ）、低輝度量ΔＳｈａｄｅ（ｎ）、及び輝度量差ΔＬｉｇｈｔＳｈａｄｅ（ｎ）を用いて、顔にコントラストが発生しているかを判定する。
具体的には、先ず、下記のように複数種類の高輝度量ΔＬｉｇｈｔ（ｎ）が所定値を超えているか判断する。この判断により、人物顔の額、鼻、頬に強い外光が当たっているかを判断することができる。
ΔLight(1)>CheckLightLevel1
ΔLight(2)>CheckLightLevel2
ΔLight(3)>CheckLightLevel3
ΔLight(4)>CheckLightLevel4
ＣｈｅｃｋＬｉｇｈｔＬｅｖｅｌ１が最も高い値となり、ＣｈｅｃｋＬｉｇｈｔＬｅｖｅｌ２、ＣｈｅｃｋＬｉｇｈｔＬｅｖｅｌ３、ＣｈｅｃｋＬｉｇｈｔＬｅｖｅｌ４の順でその値が低くなる。本実施形態では、高輝度量ΔＬｉｇｈｔ（１）〜ΔＬｉｇｈｔ（４）の全てが上記の式を満たすか否かを判断しているが、これらの中の一部が上記の式を満たすか否かを判断するようにしてもよい。
また、下記のように複数種類の低輝度量ΔＳｈａｄｅ（ｎ）が所定値を下回っているか判断する。この判断により、人物顔の頬下、口元に影が発生しているかを判断することができる。
ΔShade(1)<CheckShadeLevel1
ΔShade(2)<CheckShadeLevel2
ΔShade(3)<CheckShadeLevel3
ΔShade(4)<CheckShadeLevel4
ＣｈｅｃｋＳｈａｄｅＬｅｖｅｌ１が最も低い値となり、ＣｈｅｃｋＳｈａｄｅＬｅｖｅｌ２、ＣｈｅｃｋＳｈａｄｅＬｅｖｅｌ３、ＣｈｅｃｋＳｈａｄｅＬｅｖｅｌ４の順でその値が高くなる。本実施形態では、低輝度量ΔＳｈａｄｅ（１）〜ΔＳｈａｄｅ（４）の全てが上記の式を満たすか否かを判断しているが、これらの中の一部が上記の式を満たすか否かを判断するようにしてもよい。
更に、下記のように複数種類の輝度量差ΔｌｉｇｈｔＳｈａｄｅ（ｎ）が所定値を超えているか判断する。この判断により、人物顔内のコントラストが強いかを判断することができる。
ΔLightShade(1)>CheckLightShadeLevel1
ΔLightShade(2)>CheckLightShadeLevel2
ΔLightShade(3)>CheckLightShadeLevel3
ΔLightShade(4)>CheckLightShadeLevel4
輝度量差ΔＬｉｇｈｔＳｈａｄｅ（１）は、最も高い高輝度量ΔＬｉｇｈｔ（１）の値と最も低い低輝度量ΔＳｈａｄｅ（１）の値との比から得られた値であり、高輝度量ΔＬｉｇｈｔ（ｎ）の値と低輝度量ΔＳｈａｄｅ（ｎ）の値とが最も離れている。輝度量差ΔＬｉｇｈｔＳｈａｄｅ（２）から輝度量差ΔＬｉｇｈｔＳｈａｄｅ（４）に向かうにつれ、高輝度量ΔＬｉｇｈｔ（ｎ）の値と低輝度量ΔＳｈａｄｅ（ｎ）の値とが近くなり、ＣｈｅｃｋＬｉｇｈｔＳｈａｄｅＬｅｖｅｌの値も小さくなる。本実施形態では、輝度量差ΔＬｉｇｈｔＳｈａｄｅ（１）〜ΔＬｉｇｈｔＳｈａｄｅ（４）の全てが上記の式を満たすか否かを判断しているが、これらの中の一部が上記の式を満たすか否かを判断するようにしてもよい。
【００２１】
このような処理により、顔コントラストの有無を判断することができる。しかしながら、これらの処理のみでは、顔コントラストが、外光により自然発生しているものなのかまで正確に判別することができない場合がある。例えば、図３（ｂ）に示すように、髭３５３も影と同様に低輝度レベルを生じさせるため、正確な判別が困難な場合がある。
そこで、本実施形態では、画像処理回路３が、高輝度量ΔＬｉｇｈｔ（ｎ）及び低輝度量ΔＳｈａｄｅ（ｎ）の輝度段差に対称性があるかどうかを判断する。図１３は、図１１（ａ）に示す額領域ヒストグラムと、図１１（ｃ）に示す鼻頬口領域ヒストグラムとを同軸上に重ね合わせたヒストグラムを示す。上述のように、額領域ヒストグラムには高輝度側の分布が多く、鼻頬口領域ヒストグラムには低輝度側の分布が多い。また、図１３には、図１１（ａ）における高輝度値ＬｉｇｈｔＹ（２）６１３、図１１（ｃ）における低輝度値ＳｈａｄｅＹ（２）６３３、及び図１１（ｄ）における顔平均輝度値ＦａｃｅＹ６４１も示してある。
そして、図１３に示す例では、顔平均輝度値ＦａｃｅＹ６４１を基準とした高輝度量ΔＬｉｇｈｔ６６１の絶対値と低輝度量ΔＳｈａｄｅ６６３の絶対値とが、ある程度近い値になっている。つまり、高輝度量ΔＬｉｇｈｔ６６１と低輝度量ΔＳｈａｄｅ６６３との間に、ある程度の対称性を見出すことができる。外光により自然発生している顔コントラストの場合には、このような特徴が現れる。一方、図３（ｂ）に示す髭３５３によって顔コントラストが生じている場合には、局部的な黒い髭３５３による低輝度量と、通常光による高輝度量とを比較すると、低輝度量ΔＳｈａｄｅの絶対値が高輝度量ΔＳｈａｄｅよりも著しく大きくなる。つまり、対称性が現れない。
このような特徴に基づき、本実施形態では、画像処理回路３が、顔平均輝度と顔目標輝度との輝度段差ΔＦａｃｅを求めて、これを基準として高輝度量と低輝度量との差ΔＳｙｍｍｅｔｒｙ（ｎ）を算出する。輝度段差ΔＦａｃｅは、例えば（式４）から求めることができ、輝度量の差ΔＳｙｍｍｅｔｒｙ（ｎ）は、例えば（式５）から求めることができる。
ΔFace=log2(FaceY/RefY)・・・（式４）
ΔSymmetry(n)=ΔLight(n)+ΔShade(n)-ΔFace・・・（式５）
【００２２】
そして、判定手段として、下記のように算出した各輝度量の差ΔＳｙｍｍｅｔｒｙ（ｎ）が所定範囲に入っているかどうか判定する。この判断により、高輝度量と低輝度量との間に対称性があるかどうかを判断することができる。なお、輝度量の差ΔＳｙｍｍｅｔｒｙ（ｎ）は対数の和の演算となるため、実質的には、顔平均輝度を基準としたときの高輝度量と低輝度量との比率が所定範囲内であるか否かを判断することになる。
CheckSymmetry1Low<ΔSymmetry(1)<CheckSymmetry1Hi
CheckSymmetry2Low<ΔSymmetry(2)<CheckSymmetry2Hi
CheckSymmetry3Low<ΔSymmetry(3)<CheckSymmetry3Hi
CheckSymmetry4Low<ΔSymmetry(4)<CheckSymmetry4Hi
輝度量の差ΔＳｙｍｍｅｔｒｙ（１）は、最も高い高輝度量ΔＬｉｇｈｔ（１）及び最も低い低輝度量ΔＳｈａｄｅ（１）を対象としたものであり、高輝度量ΔＬｉｇｈｔ（ｎ）と低輝度量ΔＳｈａｄｅ（ｎ）の値が最も離れている。輝度量の差ΔＳｙｍｍｅｔｒｙ（２）から輝度量の差ΔＳｙｍｍｅｔｒｙ（４）に向かうにつれ、高輝度量ΔＬｉｇｈｔ（ｎ）と低輝度量ΔＳｈａｄｅ（ｎ）の値が近くなる。本実施形態では、輝度量の差ΔＳｙｍｍｅｔｒｙ（１）〜ΔＳｙｍｍｅｔｒｙ（４）の全てが上記の式を満たすか否かを判断しているが、これらの中の一部が上記の式を満たすか否かを判断するようにしてもよい。
この判定方法は、顔平均輝度値ＦａｃｅＹが正しい基準として求められていることを前提としている。しかし、実際には、顔平均輝度値ＦａｃｅＹに黒眼及び黒眉等の影響が出て、顔平均輝度値ＦａｃｅＹを基準として用いることが好ましくない場合もある。このような場合、下記のように、輝度量の差ΔＳｙｍｍｅｔｒｙ（ｎ）同士の差が所定範囲内であるかどうかまで判定することが好ましい。
CheckSymmetry12Low<(ΔSymmetry(1)-ΔSymmetry(2))<CheckSymmetry12Hi
CheckSymmetry23Low<(ΔSymmetry(2)-ΔSymmetry(3))<CheckSymmetry23Hi
CheckSymmetry34Low<(ΔSymmetry(3)-ΔSymmetry(4))<CheckSymmetry34Hi
CheckSymmetry41Low<(ΔSymmetry(4)-ΔSymmetry(1))<CheckSymmetry41Hi
この判定方法によれば、基準として用いる輝度段差ΔＦａｃｅのずれの影響を軽減することができ、対称性に乱れがある場合には、いずれかの条件の検証において範囲外と判定される。
なお、高輝度量ΔＬｉｇｈｔ（ｎ）及び低輝度量ΔＳｈａｄｅ（ｎ）を算出する際に、基準輝度レベルとして、人物顔の目標輝度であるＲｅｆＹの代わりに顔平均輝度値ＦａｃｅＹを用いても構わない。このような場合、輝度量の差ΔＳｙｍｍｅｔｒｙ（ｎ）を求める際には輝度段差ΔＦａｃｅは不要となる。
更に、本実施形態では、対数を用いたために、高輝度量ΔＬｉｇｈｔＹ（ｎ）と低輝度量ΔＳｈａｄｅＹ（ｎ）との差であるΔＳｙｍｍｅｔｒｙ（ｎ）が所定範囲に入っているかどうかを判定しているが、対称性の評価方法はこの方法に限定されない。顔平均輝度値ＦａｃｅＹと高輝度値ＬｉｇｈｔＹ（ｎ）との差分、及び顔平均輝度値ＦａｃｅＹと低輝度値ＳｈａｄｅＹ（ｎ）との差分を求め、これらの差分の比を求める。そして、この比が所定範囲に入っているか否かを判定することで、高輝度値と低輝度値との間に対称性があるかどうかを判断することもできる。
【００２３】
このような顔コントラストの検出処理は、図１４のように表わすことができる。図１４は、画像処理回路３による顔コントラストの検出処理を示すフローチャートである。
先ず、画像処理回路３が、同一露光から生成された画像を元にした顔検出結果を用いた輝度ヒストグラムを取得する（ステップＳ２１１、Ｓ２１５）。但し、画像内に顔が含まれていない場合には、顔コントラストがないと判断する（ステップＳ２１３、Ｓ２６３）。
輝度ヒストグラムの取得後には、各輝度ヒストグラムから、少なくとも１ポイントにおいて、高輝度量ΔＬｉｇｈｔ（ｎ）、低輝度量ΔＳｈａｄｅ（ｎ）及び輝度量差ΔＬｉｇｈｔＳｈａｄｅ（ｎ）を算出する（ステップＳ２２１、Ｓ２２３、Ｓ２２５）。この処理に、上述の高輝度値ＬｉｇｈｔＹ（ｎ）、低輝度値ＳｈａｄｅＹ（ｎ）及び顔平均輝度値ＦａｃｅＹの取得、並びにｄｅＧａｍｍａ処理が含まれる。
次いで、高輝度量ΔＬｉｇｈｔ（ｎ）、低輝度量ΔＳｈａｄｅ（ｎ）及び輝度量差ΔＬｉｇｈｔＳｈａｄｅ（ｎ）が、所定値を上回っているか、下回っているかの判断を行う（ステップＳ２３１、Ｓ２３３、Ｓ２３５）。つまり、対象となる人物顔内にコントラストが発生しているかどうかを判断する。そして、高輝度条件、低輝度条件、高低輝度差条件のいずれかが満たされていない場合には、顔コントラストがないと判断する（ステップＳ２６３）。つまり、高輝度領域又は低輝度領域のどちらかがない場合、及び、所定の輝度差がない場合には、顔コントラストがないと判断する（ステップＳ２６３）。一方、高輝度領域及び低輝度領域の双方が存在し、更に所定の輝度差も存在する場合には、輝度量の差ΔＳｙｍｍｅｔｒｙ（ｎ）を算出する（ステップＳ２４１）。
続いて、輝度量の差ΔＳｙｍｍｅｔｒｙ（ｎ）を用いて高低輝度の対称性の有無の判定を行う（ステップＳ２５１）。そして、所定の対称性がなければ、顔コントラストがないと判断する（ステップＳ２６３）。これは、例えば、髭等の特徴、サングラス等の装着物等に伴うコントラストが存在している場合に相当する。一方、所定の対称性が存在すれば、顔コントラストがあると判定する（ステップＳ２６１）。
このようにして、画像処理回路３によって顔コントラストの検出処理が行われる。
【００２４】
このような画像認識回路２及び画像処理回路３等を備えたカメラ１００は、例えば次のように動作する。図１５は、カメラの動作を示すフローチャートである。
カメラ１００が起動されると、制御回路１が、電源供給、ＣＰＵ起動、メモリ等、システム起動処理を行う（ステップＳ１０１）。その後、制御回路１は、カメラ１００に搭載されているレンズを撮影可能位置まで移動するために、ズームモータ、フォーカスモータ、絞り、シャッター等のデバイスを起動する（ステップＳ１０３）。次いで、制御回路１は、被写体像の明るさ、ピント、色合いを適切な状態で、液晶表示画面（ＬＣＤ）等の表示画面に表示させるため、ＡＥ／自動焦点制御（ＡＦ：auto focus）／自動ホワイトバランス制御（ＡＷＢ：auto white balance）を開始する（ステップＳ１０５）。
被写体像が適切な状態で表示できる準備が整ったら、制御回路１は、表示装置にライブ映像の出力を開始する（ステップＳ１０７）。これで、カメラ撮影者は表示装置に映し出されたライブ映像を見ながら被写体をフレーミングすることが可能となる。撮影者の操作又は被写体自体の変化に対応するため、制御回路１は、ライブ映像出力中はＡＥ、ＡＦ及びＡＷＢを周期的に行い続け、被写体像の明るさ、ピント、色合いを適正な状態に保ち続ける処理を行う（ステップＳ１１３、Ｓ１１５、Ｓ１１７）。
これと並行して、制御回路１は、画像認識回路２及び画像処理回路３に、上記の顔コントラストの検出処理等を実行させる。つまり、制御回路１は、被写体像に、所定の顔コントラストが発生しているか判断し続ける（ステップＳ１１１）。本実施形態では、顔コントラスト検出を周期的に行うこととする。従って、表示装置に常時、顔コントラスト検出の結果を表示するような表示機能を実現したり、周期的な顔コントラスト検出結果の複数回一致処理を行ったりすることが可能である。
制御回路１は、カメラ１００に対する事前処理の開始を指示するスイッチＳＷ１が押下されたかどうかを監視し続ける（ステップＳ１２１）。そして、スイッチＳＷ１が押下されると、制御回路１は、撮影に伴う種々の事前処理を行う。先ず、撮影時に使用する絞り、シャッター、感度を被写体の明るさに応じて適切に設定するＡＥ処理を行う（ステップＳ１２３）。次いで、被写体へのピント合わせとしてＡＦ処理を行う（ステップＳ１２５）。ここで、制御回路１は、例えば、被写体にピントを合わせると共に、カメラ１００と被写体との距離を算出する。
続いて、制御回路１は、フラッシュの発光判定処理を行う（ステップＳ１２７）。本実施形態では、このフラッシュの発光判定処理の際に、ステップＳ１１１の結果（ステップＳ２６１又はＳ２６３）を参照する。そして、顔コントラストがあり、且つ被写体までの距離、シャッター速度、及び主被写体と背景との輝度差等が所定の条件を満たしている場合は、フラッシュを発光すると判定する。なお、他の場合にフラッシュを発光すると判定してもよい。
続いて、制御回路１は、撮影を指示するスイッチＳＷ２が押下されたかどうかを監視し続ける（ステップＳ１３１）。そして、スイッチＳＷ２が押下されると、制御回路１は、ステップＳ１２７の判定結果を参照し、フラッシュ発光を行う場合には、撮影時のフラッシュ発光量を決定する（ステップＳ１３７）。つまり、制御回路１は、調光処理として、例えば、外光のみの被写体の明るさ、及び所定発光量でプリ発光した際の明るさを元に被写体の反射率及び大きさを求め、本撮影時にどの程度フラッシュ発光を行うかを算出する。
次いで、制御回路１は、シャッター等を制御して本撮影処理を行う（ステップＳ１４１）。この結果、撮像素子４に対して、適切な露光量で露光され、現像処理が行われて、明るさ、ピント、色が好適な画像が得られる。この現像処理において、画像中の輝度が低い領域を明るく補正することが可能である。例えば、ステップＳ１１１において顔コントラストがあると検出されていても、被写体との距離が小さい場合には、フラッシュを発光しないと判定することがある（ステップＳ１２７）。このような場合、顔コントラストが強い状態のまま撮影が行われるため、現像処理で補正してもよい。
なお、顔コントラストの検出処理（ステップＳ１１１）は、スイッチＳＷ１の押下時に１度だけ実行してもよい。また、要求される検出精度及び搭載機能に応じて、どのタイミングで顔コントラスト実施するかを決定してもよい。
【００２５】
このような実施形態によれば、人物顔の各種特徴、顔付近への装着物による誤判定を防ぎながら、外光により自然発生した顔コントラストを検出し、その検出結果を用いて良好な撮影条件を決定することで、好適な画像を得ることが可能となる。
なお、顔コントラストを解消するためにフラッシュ発光を行うカメラを例に挙げて説明を行ったが、フラッシュ発光ではなく、低輝度レベルの領域の輝度値をあげる画像処理を行う構成としてもよい。読み出した画像に対してこのような画像処理を行うのであれば、カメラでなくとも、パーソナルコンピュータ等の画像処理装置で本発明を実施することも可能である。
【００２６】
なお、本発明の各工程は、ネットワーク又は各種記憶媒体を介して取得したソフトウェア（プログラム）をパーソナルコンピュータ等の処理装置（ＣＰＵ、プロセッサ）にて実行することでも実現できる。
【符号の説明】
【００２７】
１：制御回路  ２：画像認識回路  ３：画像処理回路  ４：撮像素子  ５：タイミングジェネレータ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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