(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像を行う撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像を複数の画像ブロックに分割し、各画像ブロックに対して所定の圧縮符号化処理を行う圧縮符号化手段と、
前記圧縮符号化手段によって生成された符号データを格納するためのバッファの占有量を計算するバッファ占有量計算手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像に含まれる顔を検出し、検出された顔についての顔面積を計算する顔検出手段と、
前記撮像手段によって撮像された画像の目標符号量に基づいて計算された第１の量子化スケールを第２の量子化スケールに変更するための変数を、前記占有量と前記顔面積とに基づいて決定する変数決定手段と、
前記圧縮符号化手段が前記所定の圧縮符号化処理を行う場合に前記画像ブロックに適用される量子化スケールを決定する量子化制御手段と
を有し、
前記変数決定手段は、前記占有量が小さくなる場合は、前記占有量が小さくなることに応じて前記変数を１．０に向けて小さくなるように決定し、前記顔面積が大きくなる場合は、前記顔面積が大きくなることに応じて前記変数を１．０に向けて小さくなるように決定し、
前記量子化制御手段は、前記画像ブロックが前記顔検出手段によって検出された顔を構成する画像ブロックでない場合は、前記第１の量子化スケールを前記画像ブロックに適用される量子化スケールとして決定し、前記画像ブロックが前記顔検出手段によって検出された顔を構成する画像ブロックである場合は、前記第２の量子化スケールを前記画像ブロックに適用される量子化スケールとして決定する
ことを特徴とする撮像装置。
【請求項２】
前記撮像手段によって撮像された画像から複数の顔が検出された場合に、フォーカスが合っている顔を前記複数の顔の中から選択する選択手段をさらに有し、
前記撮像手段によって撮像された画像から複数の顔が検出された場合、前記顔検出手段は、前記選択手段によって選択された顔についての顔面積を計算する
ことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項３】
前記撮像手段によって撮像された画像から複数の顔が検出された場合に、所定の領域に存在する顔を前記複数の顔の中から選択する選択手段をさらに有し、
前記撮像手段によって撮像された画像から複数の顔が検出された場合、前記顔検出手段は、前記選択手段によって選択された顔についての顔面積を計算する
ことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項４】
前記撮像手段によって撮像された画像から複数の顔が検出された場合に、検出された複数の顔の中のいずれか一つを指定するための指定手段をさらに有し、
前記撮像手段によって撮像された画像から複数の顔が検出された場合、前記顔検出手段は、前記指定手段によって指定された顔についての顔面積を計算する
ことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタルビデオカメラのような撮像装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−２２４７８６号公報
【特許文献２】特開平７−２３６１３８号公報
【０００４】
近年のマルティメディアの発展に伴い様々な動画像圧縮符号化方式が提案されている。その代表的なものに、ＭＰＥＧ（Moving Pictures of Experts Group）−１，２，４やＨ．２６４がある。Ｈ．２６４は、ＡＶＣ（Advanced  Video  Coding）とも呼ばれる。これらの圧縮符号化の処理は、動画像に含まれる原画像（画像）をブロックと呼ばれる所定の領域に分割し、このブロックを単位として動き補償予測やＤＣＴ変換等の変換処理を施すものである。また、動き補償予測を行う場合、符号化済みの画像データを局所復号化して得られた画像を参照画像とするので、符号化側にも復号化処理が必要となる。
【０００５】
ＭＰＥＧ方式に準拠して画像の圧縮符号化を行う場合、その符号量は一般に、画像自体の特性である空間周波数特性やシーン及び量子化スケール値に応じて大きく異なる。このような特性を有する画像符号化において良好な画質と高い圧縮率を実現するための重要な技術が、量子化制御（符号量制御）である。
【０００６】
ＭＰＥＧ方式における量子化制御アルゴリズムの一つとして、ＴＭ５（Test Model 5）が知られている。ＴＭ５による量子化制御アルゴリズムは、ＧＯＰ（Group Of Picture）毎にビットレートが一定になるように以下に挙げる３つのステップ１〜３で符号量が制御される。
【０００７】
ステップ１では、今から符号化を行うピクチャの目標符号量を決定する。現在のＧＯＰ（Group Of Pictures）において利用可能な符号量であるＲgopが、以下の式（１）により演算される。
Ｒgop=(ni+np+nb)×(bits_rate/picture_rate)        （１）
ここで、ni，np，nbはそれぞれ、Ｉ，Ｐ，Ｂピクチャの現ＧＯＰにおける残りのピクチャ数であり、bits_rateは目標ビットレート、picture_rateはピクチャレートを表す。
【０００８】
更に、Ｉ，Ｐ，Ｂピクチャ毎に符号化結果からピクチャの複雑度を以下の式（２）で求める。
Ｘi=Ｒi×Ｑi
Ｘp=Ｒp×Ｑp
Ｘb=Ｒb×Ｑb            （２）
ここで、Ｘi，Ｘｐ，Ｘｂは、コンプレキシティ（Complexity）とも呼ばれる。Ｒi、Ｒp及びＲbは、それぞれＩ，Ｐ，Ｂピクチャを符号化した結果得られる符号量である。Ｑi、Ｑp及びＱbは、それぞれＩ，Ｐ，Ｂピクチャ内のすべてのマクロブロックにおけるＱスケールの平均値である。
【０００９】
式（１）及び式（２）から、Ｉ，Ｐ，Ｂピクチャそれぞれについての目標符号量Ｔｉ，Ｔｐ及びＴｂは、以下の式（３）で求めることができる。
Ti=max{(Rgop/(1+((Np×Xp)/(Xi×Kp))+((Nb×Xb)/(Xi×Kb))))(bit_rate/(8×picture_rate))}
Tp=max{(Rgop/(Np+(Nb×Kp×Xb)/(Kb×Xp)))(bit_rate/(8×picture_rate))}
Tb=max{(Rgop/(Nb+(Np×Kb×Xp)/(Kp×Xb)))(bit_rate/(8×picture_rate))}  （３）
ただし、Ｎp及びＮbは、現ＧＯＰ内のそれぞれP及びBピクチャの残りの枚数であり、定数Ｋｐ，Ｋｂは、
Ｋp=1.0
Ｋb=1.4
である。
【００１０】
ステップ２において、Ｉ，Ｐ及びＢピクチャ毎に３つの仮想バッファを使用し、式（３）で求めた目標符号量と発生符号量との差分を管理する。仮想バッファのデータ蓄積量をフィードバックし、そのデータ蓄積量に基づいて実際の発生符号量が目標符号量に近づくように、次にエンコードするマクロブロックに対するＱスケールの参照値が設定される。例えば、現在のピクチャタイプがPピクチャの場合には、目標符号量と発生符号量との差分は、以下の式（４）に従う演算処理により求めることができ、
ｄp,j =ｄp,0+Ｂp,j-1-((Ｔp×(j-1))/ＭＢ_cnt)        （４）
となる。ここで、添字jはピクチャ内のマクロブロックの番号であり、ｄp,0は仮想バッファの初期フルネスを示し、Ｂp，jはj番目のマクロブロックまでの総符号量、ＭＢ_cntはピクチャ内のマクロブロック数を示す。
【００１１】
次に、dp,j(以後、djと略す。) を用いて、j番目のマクロブロックにおけるＱスケールの参照値を求めると、下記式（５）ように、
Ｑj= (dj×31)/r          （５）
となる。ここで、
r = 2×bits_rate/picture_rate        （６）
である。
【００１２】
ステップ３では、視覚特性、即ち、復号画像の画質が良好になるように、エンコード対象のマクロブロックの空間アクティビティに基づいて、量子化スケールを最終的に決定する。具体的には、下記式（７）で、
ACTj=1+min(vblk1,vblk2,……,vblk8)       （７）
を計算する。式（７）で、vblk1〜vblk4はフレーム構造のマクロブロックにおける８×８画素のサブブロックにおける空間アクティビティを示す。vblk5〜vblk8はフィールド構造のマクロブロックにおける８×８画素のサブブロックの空間アクティビティを示す。ここで、空間アクティビティの演算は、以下の式（８）、（９）式により求めることができる。
vblk = Σ(Ｐi−Ｐbar)2        （８）
Pbar = (1/64 )×ΣＰi          （９）
ここで、Ｐiはｉ番目のマクロブロックにおける画素値であり、式（８）、（９）中のΣはｉ＝１〜６４の累積加算である。
【００１３】
次に、式（７）で求めたACTjを、以下の（１０）式により正規化する。
N_ACTj=(2×ACTj+AVG_ACT)/(ACTj+AVG_ACT)      （１０）
ここで、AVG_ACTは、以前に符号化したピクチャにおけるACTjの参照値である。最終的に、量子化スケール（Ｑスケール値）MQUANTjは、以下の式（１１）
MQUANTj=Qj×N_ACTj      （１１）
により、求められる。
【００１４】
以上のＴＭ５のアルゴリズムによれば、ステップ１の処理によりＩピクチャに対して多くの符号量を割り当ている。更に、ピクチャ内においては、視覚的に劣化の目立ちやすい平坦部（空間アクティビティが低い部分）に符号量が多く配分されるようになる。これにより、予め定めたビットレート内で、画質の劣化を抑えた符号量制御、すなわち量子化制御を実現できる（例えば、特許文献１参照）。
【００１５】
また、空間アクティビティだけでなく、注視領域である顔の高画質化を行うために、顔のアクティビティを下げる手法も提案されている（例えば、特許文献２参照）。顔が画像の特定の位置に存在すると仮定し、画像内で顔が存在しそうな領域に対する量子化スケールを、それ以外の領域に対する量子化スケールよりも小さく設定することで、顔部分を高画質化する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
ＴＭ−５や特許文献１に記載される手法は、画像のアクティビティを用いて量子化スケールに重み付けをする。従って、仮想バッファの占有量が低い場合、画像によっては発生符号量が大きく変動し、仮想バッファのアンダーフローが発生してしまう可能性がある。
【００１７】
特許文献２に記載される手法は、予め定めた領域に対する量子化スケールを設定するので、実際に顔が存在する領域に対して量子化スケールを下げることが難しい。また、仮想バッファの占有量が低く、画像全体に対して顔が占める面積よっては、ＴＭ−５や、特許文献１に示した課題と同様に仮想バッファのアンダーフローが発生してしまう可能性がある。
【００１８】
そこで、本発明は、仮想バッファのアンダーフローが発生してしまう可能性を低減するとともに、顔領域の高画質化を可能とする撮像装置を提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明に係る撮像装置は、撮像を行う撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された画像を複数の画像ブロックに分割し、各画像ブロックに対して所定の圧縮符号化処理を行う圧縮符号化手段と、前記圧縮符号化手段によって生成された符号データを格納するためのバッファの占有量を計算するバッファ占有量計算手段と、前記撮像手段によって撮像された画像に含まれる顔を検出し、検出された顔についての顔面積を計算する顔検出手段と、前記撮像手段によって撮像された画像の目標符号量に基づいて計算された第１の量子化スケールを第２の量子化スケールに変更するための変数を、前記占有量と前記顔面積とに基づいて決定する変数決定手段と、前記圧縮符号化手段が前記所定の圧縮符号化処理を行う場合に前記画像ブロックに適用される量子化スケールを決定する量子化制御手段とを有し、前記変数決定手段は、前記占有量が小さくなる場合は、前記占有量が小さくなることに応じて前記変数を１．０に向けて小さくなるように決定し、前記顔面積が大きくなる場合は、前記顔面積が大きくなることに応じて前記変数を１．０に向けて小さくなるように決定し、前記量子化制御手段は、前記画像ブロックが前記顔検出手段によって検出された顔を構成する画像ブロックでない場合は、前記第１の量子化スケールを前記画像ブロックに適用される量子化スケールとして決定し、前記画像ブロックが前記顔検出手段によって検出された顔を構成する画像ブロックである場合は、前記第２の量子化スケールを前記画像ブロックに適用される量子化スケールとして決定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、仮想バッファのアンダーフローが発生してしまう可能性を低減するとともに、顔領域の高画質化が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施例の概略構成ブロック図である。
【図２】図１に示す実施例の記録動作のフローチャートである。
【図３】リアクションパラメータｒｐの説明図である。
【図４】マクロブロック番号ｎの説明図である。
【図５】複数の顔から特定の顔を選択することの説明図である。
【図６】本発明の別の実施例の概略構成ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。
【実施例１】
【００２３】
図１は、本発明に係る撮像装置の第１実施の概略構成ブロック図を示す。符号化方式にＭＰＥＧ（Moving Pictures of Experts Group）またはＨ．２６４／ＡＶＣ（Advanced Video Coding）を用いるデジタルビデオカメラ等に適用される。図２は、本実施例の動作フローチャートを示す。
【００２４】
図１において、要素１０乃至２８がカメラ系処理部を構成し、要素３０乃至６２が、記録系処理部を構成する。
【００２５】
カメラ系処理部では、フォーカスレンズを含む結像光学系１０が、被写体の光学像をＣＣＤまたはＣＭＯＳなどの撮像素子１２の受光面に結像し、撮像素子１２は一定周期で光学像に対応する画像信号を出力する。カメラ信号処理部１４は、撮像素子１２からの画像信号に色分離、ガンマ補正、ホワイトバランス調整等の必要な信号処理を施し、輝度・色差信号を形成してフレームメモリ１６に格納する。画像変倍部１８は、フレームメモリ１６に格納された輝度・色差信号の、任意の画像範囲を読み出し、所定の画素補間処理により画像拡大・縮小を行い、所定の記録フォーマットに変換する。
【００２６】
セレクタ２０は、カメラ信号処理部１４の出力信号と、画像変倍部１８の出力信号（記録フォーマットの信号）の一方を選択して顔検出部２２に供給する。セレクタ２０は、顔検出部２２の性能に依存して入力を切り替える。説明上、画像変倍部１８で変換された画像サイズがカメラ信号処理部１４の出力画像サイズよりも小さいと仮定する。顔検出部２２の処理性能が十分高い場合、または高い精度で顔検出を行う場合、入力画像をそのまま顔検出に使用するのが好ましいので、セレクタ２０は、カメラ信号処理部１４の出力信号を顔検出部２２に供給する。逆に、処理性能が十分ではない場合、または顔検出精度が高い必要がない場合、セレクタ２０は、画像変倍部１８で記録フォーマットに変換された信号を顔検出部２２に供給する。システムとしてどちらの信号を選択しても良いし、検出する顔の数などの関係からダイナミックに切り替えても良く、この選択方法は、本発明を限定しない。
【００２７】
顔検出部２２は入力画像から顔を検出すると、顔領域の面積と位置の情報を含む顔検出情報をレンズ制御部２４、カメラ制御部２６及びカメラ系コントローラ２８に送信する。レンズ制御部２４は、顔検出部２２からの顔検出情報に従い、顔にピントが合うように結像光学系１０のフォーカスレンズを制御する。カメラ制御部２６は顔検出部２２からの顔検出情報に従い、顔の画質を向上させるための露出補正や美肌処理をカメラ信号処理部１４に行わせる。
【００２８】
画像変倍部１８から出力される記録フォーマットの画像信号は、記録系処理部のフレームメモリ３０に格納される。フレーム並べ替え部３２は、フレームメモリ３０に格納された画像信号を読み出し、符号化フォーマットに準拠したフレーム順序に並び替え、符号化のブロック順に出力する。フレーム並べ替え部３２で並べ替えられた画像は、複数の画像ブロック（マクロブロック）に分割された後、各画像ブロックに対して直交変換、量子化及び可変長符号化により圧縮符号化が施される。具体的には、符号化ピクチャがフレーム内符号化（イントラ符号化）方式の場合、直交変換部３６がマクロブロック（ＭＢ）内の画像データを直交変換し、量子化部３８が直交変換部３６からの変換係数を量子化する。
【００２９】
Ｈ．２６４のようにフレーム内符号化でイントラ予測（画面内予測）を用いる符号化方式では、画面内ですでに符号化されたマクロブロックに対して逆量子化部４６が逆量子化を、逆直交変換部４８が逆直交変換処理を行ってローカルデコード画像を作成する。そして、減算器３４が、今から符号化するマクロブロックとローカルデコード画像から適切な予測モードで作成された予測画像との間で差分値（差分画像）を算出する。直交変換部３６が差分画像を直交変換し、量子化部３８が直交変換部３６からの変換係数を量子化する。
【００３０】
また、符号化ピクチャがフレーム間符号化ピクチャ（インター符号化）の場合、すでに符号化されたピクチャに対して逆量子化部４６が逆量子化を、逆直交変換部４８が逆直交変換処理を行ってローカルデコード画像を作成する。その後、動き予測動き補償部５４が、今から符号化するピクチャとローカルデコード画像との対比から、動きを予測および補償した予測画像を生成する。減算器３４が、今から符号化するマクロブロックとローカルデコード画像から予測画像を減算して差分画像を算出する。直交変換部３６が差分画像を直交変換し、量子化部３８が直交変換部３６からの変換係数を量子化する。
【００３１】
フレーム内符号化かフレーム間符号化かに関わらず、可変長符号化部４０が、量子化部３８で量子化された変換係数を可変長符号化する。可変長符号化部４０から出力される符号データは、ストリームバッファ４２に一時記憶され、ＨＤＤや光ディスク等の記録媒体４４に書き込まれる。
【００３２】
量子化制御部６０は、今から符号化するピクチャの目標符号量を算出し、この目標符号量と可変長符号化部４０の出力符号量（発生符号量）とを一致させるように基準量子化スケールを求める。この基準量子化スケールをＱ0とする。
【００３３】
本実施例では、符号化対象マクロブロックが顔領域に含まれない場合、基準量子化スケールＱ0を用いて量子化を行う。他方、符号化対象マクロブロックが顔領域に含まれる場合、基準量子化スケールＱ0とリアクションパラメータｒｐを用いて（２０）式に従って計算ないし修整した量子化スケールＱfを用いて量子化を行う。すなわち、実際に適用する量子化スケールＱfを、
Ｑf＝Ｑ0×（１／ｒｐ）        （２０）
とする。
【００３４】
このような量子化スケールの制御とリアクションパラメータｒｐの決定方法を図２に示すフローチャートと、図３乃至図５を参照して説明する。
【００３５】
ＡＣ電源やバッテリーなどから電力供給が行われると、図２に示すフローがスタートする。カメラ系処理部および記録系処理部を始めとする本装置の各ブロックが記録スタンバイ状態に移行して初期化処理が行われる（Ｓ１）。
【００３６】
記録開始の指示が与えられたかどうかを監視する（Ｓ２）。記録開始の指示が与えられたら（Ｓ２）、結像光学系１０、撮像素子１２およびカメラ信号処理部１４を介して顔検出部２２に被写体を示す画像信号が入力する（Ｓ３）。なお、顔検出部２２以外の画像信号の流れは、上述した通りである。記録開始の指示が与えられなければ（Ｓ２）、指示が与えられるまでこの状態を保持する。
【００３７】
顔検出部２２が、入力画像から顔を検出し、画像全体に対して顔が占める面積（顔面積）の割合を算出する（Ｓ４）。この割合値は、カメラ系コントローラ２８を経由して記録系コントローラ６２に送信される。なお、割合として、顔面積そのものを用いても良い。
【００３８】
バッファ占有量算出部５８が、記録が終了した時点でのバッファ占有量を算出し、その値を記録系コントローラ６２に送信する（Ｓ５）。
【００３９】
記録系コントローラ６２が、バッファ占有量と顔面積に応じてリアクションパラメータｒｐを決定する（Ｓ６）。
【００４０】
図３は、バッファ占有量と顔面積に対するリアクションパラメータｒｐのグラフを示す。ｘ軸はバッファ占有量を示す。原点位置でバッファ占有量が規定バッファサイズと同じであり、原点から離れるに連れてバッファ占有量が低くなることを示す。ｙ軸は画像の中での顔面積の割合を示す。原点位置で顔面積がゼロ（顔が検出されない）、原点から離れるに連れて顔面積の割合が大きくなることを示す。ｚ軸はリアクションパラメータｒｐを示す。原点位置で１．０、原点から離れるに連れてリアクションパラメータｒｐが大きくなることを示している。
【００４１】
図４は、画像上のマクロブロックに付けた番号を示す。図４において、バッファ占有量がバッファサイズと同じで、顔面積の割合がゼロの場合、すなわち、顔が検出されなかった場合、量子化スケールを小さくするマクロブロックは少なく、バッファがアンダーフローする可能性が少ない。従って、この場合には、リアクションパラメータｒｐを最大値（ｒｐmax）にする。この最大値ｒｐmaxは予め設定された値であるが、任意に設定可能である。
【００４２】
一方、バッファ占有量が低くなるか、または、顔面積の割合が大きくなる（原点から離れる）と、量子化スケールを小さくするマクロブロックが多く、バッファがアンダーフローする可能性が出てくる。そこで、このような場合には、リアクションパラメータｒｐを１．０に向けて小さくする。ｘ軸とｙ軸でリアクションパラメータｒｐの推移の仕方は同じでなくてもよく、この推移のさせ方自体は、本実施例を限定するものではない。
【００４３】
符号化対象マクロブロックを示す変数ｎをゼロで初期化する（Ｓ７）。この変数ｎは、図４に示すように、画像をマクロブロックに分割し、左上のマクロブロックを０として右下方向に向かって値が１ずつ上昇するものである。また、右下のマクロブロックの番号をＮ−１とする。Ｎはマクロブロックの総数である。
【００４４】
符号化対象マクロブロックｎに対して目標符号量と可変長符号化部４０による発生符号量とが一致するように、基準量子化スケールＱ0を算出する（Ｓ８）。
【００４５】
顔検出部２２で検出した顔の位置情報から、符号化対象マクロブロックｎが顔を構成するマクロブロックであるかどうかを判定する（Ｓ９）。符号化対象マクロブロックｎが顔を構成するマクロブロックと判定される場合（Ｓ９）、実際に適用する量子化スケールＱfを基準量子化スケールＱ0とＳ６で決定したリアクションパラメータｒｐを用いて計算又は修整する（Ｓ１０）。顔を構成しないマクロブロックと判定される場合（Ｓ９）、実際に適用する量子化スケールＱfとして基準量子化スケールＱ0を採用する（Ｓ１１）。
【００４６】
直交変換部３６からの変換係数に対し、量子化部３８がステップＳ１０またはＳ１１で決定された量子化スケールＱfで量子化を実行し、可変長符号化部４０が、量子化部３８の出力を可変長符号化する（Ｓ１２）。可変長符号化部４０の出力符号データは、バッファ４２に一時記憶される。
【００４７】
符号化対象マクロブロックｎがＮ−１と等しいかどうかを判定する（Ｓ１３）。ｎがＮ−１に等しくない場合には（Ｓ１３）、ｎを１だけインクリメントして、ステップＳ８以降を繰り返す。ｎがＮ−１に一致する場合（Ｓ１３）、画面内の全マクロブロックを符号化したことになり、バッファ４２に格納される符号データを所定データ量単位で記録媒体４４に書き出す（Ｓ１４）。もちろん、何れかのマクロブロックを符号化している間に、バッファ４２の符号データを順次、記録媒体４４に書き出してもよい。
【００４８】
ユーザからの記録停止の指示が入力されるまで（Ｓ１５）、ステップＳ３以降を繰り返す。ユーザからの記録停止の指示が入力されると（Ｓ１５）、記録処理を終了する。
【実施例２】
【００４９】
画面内に複数の顔を検出した場合、検出した複数の顔の中から代表となる１または複数の顔を選択し、その顔の面積を基に顔が占める面積、従って、顔の割合を算出しても良い。例えば、複数ある顔の中からフォーカスが合った顔を選択する方法がある。顔検出部２２が、例えば、図５（ａ）に示す画面７０に対し３つの顔７２，７４，７６を検出したとする。そして、顔検出情報を用いてレンズ制御部２４およびカメラ制御部２６が、複数の顔７２，７４，７６の中からある特定の顔、例えば、顔７６にフォーカスを合わせたとする。このとき、顔７６の面積を、顔面積として算出する。その後、顔７６の面積とその時のバッファ占有量とから、図３を参照して説明したように、リアクションパラメータｒｐが決定される。このリアクションパラメータｒｐを用いて顔７６に対して新たな量子化スケールが設定され、量子化が行われる。なお、顔７２，７４に対しては、顔７６以外の量子化スケール、例えば基準量子化スケールがそのまま設定されて、量子化が行われる。
【００５０】
このような構成により、人物が複数人いた場合、特定人物の顔に対して高画質化を図ることが可能になる。
【実施例３】
【００５１】
複数の人物が撮影画像に入っている場合、画面内の特定エリアに存在する顔を代表として選択する方法がある。例えば、顔検出部２２が、図５（ｂ）に示す画面８０のように、複数の顔８２，８４，８６を検出したとする。注視領域として予め設定された領域８８に存在する顔（図５では顔８４）の面積を顔面積とする。その後、顔８４の面積と、その時のバッファ占有量とから、図３を参照して説明したように、リアクションパラメータｒｐが決定される。このリアクションパラメータｒｐを用いて顔８４に対して新たな量子化スケールが設定され、量子化が行われる。なお、顔８２，８６に対しては、顔８４以外の量子化スケール、例えば、基準量子化スケールがそのまま設定され、量子化が行われる。
【実施例４】
【００５２】
図６は、人物が複数の顔に対応する実施例の概略構成ブロック図を示す。図１に示す構成に対し、表示部１２９が追加されている。その他の要素１１０〜１２８，１３０〜１６２は、それぞれ、図１に示す実施例の要素１０〜２８，３０〜６２と同じ機能を果たす。
【００５３】
表示部１２９は、撮像素子１１２による撮影画像と、この撮影画像に対する顔検出部１２２による顔検出結果（例えば、顔枠の表示）とを同時に表示可能である。さらに表示部１２９は、タッチパネル等の指示入力部材を含む構成であり、撮影者は、顔の面積を算出する代表として、表示部１２９の画面上に表示された任意の人物の顔を指定できる。指定された顔の面積が、顔面積とされ、上記実施例と同様の手法でリアクションパラメータｒｐが決定される。そして、指定した顔に対して新たな量子化スケールが設定され、量子化が行われる。なお、撮影者が指定しなかった顔は、指定された顔以外の量子化スケールがそのまま設定され、量子化が行われる。
【００５４】
以上、図面を参照して本発明の実施例を詳述したが、本発明の技術的範囲を逸脱しない範囲で、種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【００５５】
１０：結像光学系  １２：撮像素子  １４：カメラ信号処理部  １８：画像変倍部  ２０：セレクタ  ２２顔検出部  ３６：直交変換部、３８：量子化部  ４０：可変長符号化部、４２：バッファ  ５８：バッファ占有量算出部  ６０：量子化制御部
【図１】
0005419560.tif 000002
【図２】
0005419560.tif 000003
【図３】
0005419560.tif 000004
【図４】
0005419560.tif 000005
【図５】
0005419560.tif 000006
【図６】
0005419560.tif 000007