(57)【要約】      （修正有）【課題】適切に被写体領域を抽出する撮像装置を提供する。【解決手段】画像内から被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、前記画像が属するシーンを自動で判別する自動シーン判別手段を有し、過去一定回数内に一定回数以上判別された履歴のあるシーンが少なくとも１つあった場合、判別シーンごとにあらかじめ用意された設定の中から、該シーンに対応した設定に基づいて、被写体領域抽出処理を制御することを特徴とする構成とした。【選択図】図４
2014068279.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内から被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、
前記画像が属するシーンを自動で判別する自動シーン判別手段を有し、
前記自動シーン判別手段により判別された結果の履歴に応じて前記被写体領域抽出手段を制御する処理制御手段と、を有することを特徴とする撮像装置。
【請求項２】
前記処理制御手段は、過去一定回数内に一定回数以上判別された履歴のあるシーンが少なくとも１つあった場合、判別シーンごとにあらかじめ用意された設定の中から、該シーンに対応した設定に基づいて制御を行うことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項３】
前記処理制御手段は、新しいシーン判別履歴ほど重みが大きくなるような重み付けをした評価値を算出し、評価値がしきい値以上となったシーンが少なくとも１つあった場合、判別シーンごとにあらかじめ用意された設定の中から、該シーンに対応した設定に基づいて制御を行うことを特徴とする請求項１に記載の撮像装置。
【請求項４】
前記判別シーンごとにあらかじめ用意された設定は、青空、夜景、夕景、逆光、明るい、暗い、マクロ、人物、ペット、判別対象シーンのどれにも属さないニュートラルなシーンのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする、請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の撮像装置。
【請求項５】
前記処理制御手段は、前記画像内から複数の領域を抽出し、特徴量によって該領域の被写体らしさの評価値を算出することで被写体領域を抽出する方法を含み、前記自動シーン判別手段により判別された結果の履歴に応じて、前記複数の領域の中から特定の領域の前記被写体評価値を増減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６】
前記処理制御手段は、前記自動シーン判別手段により判別された結果の履歴に応じて、青空、夜景、夕景、逆光、明るい、暗い、マクロ、人物、ペット、判別対象シーンのどれにも属さないニュートラルなシーンのうちいずれか１つ以上のシーンに対応した処理を行うことを決定し、該判別シーン毎にあらかじめ設定された特定領域の前記被写体評価値を増減することを特徴とする請求項５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、撮像装置に関し、特に撮影画像から主要な被写体領域を抽出する撮像装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
被写体領域を抽出する種々の手段が提案されている。
【０００３】
特許文献１では、手動で設定された撮影モードに応じて被写体抽出手段を使い分けすることで被写体領域の抽出精度を高めることを可能にしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１２９３１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の特許文献１に開示された従来技術においては、ユーザによるモード選択操作が必要となり、煩わしい。また、ユーザが適切なモードを選択しなかった場合や、撮影中にシーン環境に変化が起こった場合でも、あくまで選択されたモードに対応した制御を行うため、本来のシーンに適さない制御を行ってしまうおそれがある。
【０００６】
そこで、自動でシーンに適した制御を行うために、自動シーン判別機能の結果を用いる手法が考えられる。自動シーン判別機能とは、画像内の輝度情報や色情報等によって、撮影するシーンが「青空」、「人物」などのシーンのうちどのシーンなのかを自動で判別することが可能なものである。しかし、単純に自動シーン判別機能の判別結果に応じて即座に処理を切り替える制御を行なった場合、微妙な画角の変化等によってシーン判別結果が偶発的に切り替わり、その度に制御内容が切り替わって、被写体領域の抽出精度が落ちる。
【０００７】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであり、ユーザの操作を必要とすることなく、被写体領域抽出結果の不必要な切り替わりを抑制した、適切に被写体領域を抽出する手法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明は、画像内から被写体領域を抽出する被写体領域抽出手段と、前記画像が属するシーンを自動で判別する自動シーン判別手段を有し、前記自動シーン判別手段により判別された結果の履歴に応じて前記被写体領域抽出手段を制御する処理制御手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、適切に被写体領域を抽出する撮像装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態に係る被写体領域抽出処理制御の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係る青空シーンを判別する方法を示すフローチャートである。
【図３】本実施形態に係る領域分割した各領域の被写体評価値を算出することによって、被写体領域を抽出する方法を示すフローチャートである。
【図４】本実施形態に係る被写体評価値を算出する方法を示すフローチャートである。
【図５】本実施形態に係る領域分割の方法を示す図である。
【図６】本実施形態に係る大きさ、サイズおよび彩度による評価値を示したグラフである。
【図７】本実施形態に係る判別シーンと、シーン特徴領域の評価値算出方法の関係を示した表である。
【図８】本実施形態に係る撮影時の画像と、領域分割結果を示した図である。
【図９】本実施形態に係る実施例の一例においての評価値算出結果を示した表である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明を図面に基づいて詳しく説明する。
【実施例１】
【００１２】
＜撮像装置の構成＞
以下に、本発明の好ましい実施の形態を、添付の図面に基づいて詳細に説明する。
【００１３】
本実施形態では、実施形態に係る撮像装置の一例として、デジタルカメラを用いた場合について説明する。図１は、被写体領域抽出処理制御の機能構成例を示すブロック図である。
【００１４】
画像信号入力手段としての画像信号入力部１０１は、デジタル画像信号を入力する。例えば撮像装置においては、レンズ等で構成される光学部（不図示）を介して入射される光を受け、ＣＣＤ部（不図示）で光量に応じた電荷を出力し、Ａ／Ｄ変換部（不図示）でＣＣＤ部から出力されたアナログ画像信号に対して、サンプリング、ゲイン調整、Ａ／Ｄ変換等を実施したデジタル信号が入力される。
【００１５】
画像取得手段としての画像処理部１０２は、画像信号入力部１０１から入力されたデジタル画像信号に対して各種の画像処理を行い、処理済みのデジタル画像信号を出力する。例えば、デジタル画像信号をＹＵＶ画像信号に変換して出力する。
【００１６】
自動シーン判別手段としてのシーン判別部１０３は、画像処理部１０２から受けたデジタル画像信号をもとに、撮影するシーンが「青空」、「人物」など複数のシーンのうちどのシーンなのかを判別する。さらに、シーン判別部１０３において特定のシーンが判別されたならば、画像処理部１０２においてそのシーンを撮影するのに最適となるような画像処理を行い、撮像制御部（不図示）においてそのシーンを撮影するのに最適となるような撮像制御を行う。シーンの判別方法は、例えば、青空シーンの判別は、青色に属する色相で、彩度が一定以上の領域が所定の位置に所定量以上存在しているかどうかによって判別する。青空シーンと判定された時、特徴領域とした「青色に属する色相で、彩度が一定以上の領域」は空領域である。詳細な自動シーン判別機能は後述する。
【００１７】
履歴保持手段としての履歴記録部１０４は、シーン判別部１０３によるシーン判別結果の履歴を記録し、保持する。
【００１８】
被写体領域抽出手段としての被写体領域抽出部１０５は、処理制御部１０６からの指示に応じて処理を制御しつつ被写体領域を抽出する。被写体領域抽出方法は、例えば、画像内から１つまたは複数の被写体候補領域を抽出し、特徴量（例えば、位置、大きさ、色等）によって各領域の被写体らしさの評価値を算出し、最も評価値の高い領域を被写体領域として抽出する方法がある。被写体領域抽出方法は図２で説明する。
【００１９】
処理制御手段としての処理制御部１０６は、シーン判別部１０３による判別シーン結果と、その履歴を記録した履歴記録部１０４からの履歴情報とにより、被写体領域抽出部１０５に処理の制御内容を指示する。制御内容の指示は、例えば、前記被写体領域抽出方法において、履歴に応じて、判別可能なシーンの内少なくとも１つのシーンに処理を適応することを決定し、該シーンに応じた特定領域の前記被写体評価値を増減する方法がある。被写体評価値算出方法は図３で説明する。
【００２０】
被写体領域抽出結果出力手段としての被写体領域抽出結果出力部１０７は、被写体領域抽出部１０６による被写体領域抽出結果を出力する。
【００２１】
以上の構成により、自動シーン判別機能により判別された結果の履歴に応じて前記被写体抽出処理を制御することによって、適切に被写体領域を抽出することが可能となる。
【００２２】
＜シーン判別＞
次に、画像からシーン判別を行う手段を説明する。
【００２３】
ここでは、例として青空シーンを判別する方法について説明する。
【００２４】
図２は本実施形態において青空シーンを判別する方法を示すフローチャートである。
【００２５】
（ステップＳ２０１）
まずは画像内の被写体輝度Ｂｖ値、および色温度を算出する。
【００２６】
（ステップＳ２０２）
被写体輝度Ｂｖ値、および色温度がすべて青空シーン判別の条件を満たすか否かを判定する。満たす場合はＳ２０３へ移行する。満たさない場合はＳ２０８へ移行し、青空シーンと判定されない。
【００２７】
（ステップＳ２０３）
続いて、画像内を複数のブロックに分割する。分割数は、例えば、画像内を横方向に１５分割、縦方向に９分割の、計１３５分割としてもよい。
（ステップＳ２０４）
ステップＳ２０３で得られた各ブロックについて、輝度、彩度、色相の平均値を計算する。本実施形態では、各ブロックの輝度、彩度、色相情報から「空色ブロック」、「その他の色ブロック」の２つに分ける。例えば、空色ブロックは青色に属する色相で彩度が一定以上のものとし、それ以外をその他の色ブロックとしてもよい。
【００２８】
（ステップＳ２０５）
ステップＳ２０５では、画面上部５０％のブロックのうち空色ブロックがＴＨ＿ｂｌｕｅＳｋｙ１以上存在する場合、ステップＳ２０７へ移行し青空シーンと判定される。空色ブロックがＴＨ＿ｂｌｕｅＳｋｙ以上存在する場合、ステップＳ２０６へ移行し青空シーンと判定される。条件を満たさなければステップＳ２０７へ移行し、青空シーンと判定しない。
【００２９】
（ステップＳ２０６、ステップＳ２０７）
ステップＳ２０５の青空判別条件を満たしている場合にはそのシーンを青空シーンと判別する。一方、条件を満たしていなければそのシーンは青空シーンでないと判別する。
【００３０】
以上のように青空シーンを判別する方法について述べたが、それぞれの判別条件に用いられるしきい値は撮影時の状況により決定してもよい。また、判別する条件を指定することで青空以外にも夕景、夜景、逆光などを判別するようにしてもよい。また、判別対象シーンどれにもあてはまらないシーンをニュートラルシーンとして判別しても良い。さらに、判別するシーンの種類によっては画像内の輝度情報や色情報に限らなくてもよい。青空などのシーン以外にも、被写体距離に応じて接写用のモードであるマクロモードや、画像内に人物の顔が検出された場合には人物モードを設定し、シーン「青空＋マクロ」、「夜景＋人物」というような複数のシーンの組み合わせとして判別することも可能である。
【００３１】
夕景判別の条件としては、例えば、画像内のＢｖ値、被写体と撮像装置の距離、平均輝度、また輝度、彩度、色相情報から算出された夕空色と青空色に属するブロック割合の画像内の分布、を使用しても判別することが可能となる。夜景判別の条件としては、例えば、画像内のＢｖ値、被写体と撮像装置の距離、平均輝度、また輝度、彩度、色相情報から算出された黒色に属するブロック割合の画像内の分布、を使用しても判別することが可能となる。逆光判別の条件としては、例えば、画像内のＢｖ値、被写体と撮像装置の距離、平均輝度や、輝度情報から算出された逆光部分に属するブロック割合の画像内の分布、を使用しても判別することが可能となる。さらに、撮像装置の動きや被写体の動きを検出する機能を備えている撮像装置ならば、動き情報をシーン判別条件に加えてもよい。
【００３２】
＜被写体領域抽出＞
次に、画像から被写体領域の抽出を行う手段を説明する。
【００３３】
ここでは、一例として、画像内から１つまたは複数の被写体候補領域を抽出し、特徴量によってその領域の被写体らしさの評価値を算出することで被写体領域を抽出する方法について説明する。
【００３４】
図３は本実施形態において領域分割した各領域の被写体評価値を算出することによって、被写体領域を抽出する方法を示すフローチャートである。
【００３５】
図３のフローチャートは以下のような流れである。
【００３６】
（ステップＳ３０１）
まず、画像内を複数のブロックに分割する。
【００３７】
（ステップＳ３０２）
次に、分割した各ブロック内の画素における色相の平均値を算出し、ブロックの代表値とする。
【００３８】
（ステップＳ３０３）
各ブロックの代表値を要素とした色相のヒストグラムを作成する。このとき、ヒストグラム作成に用いるブロックは、彩度がしきい値以上のブロックのみを用いる。これは、彩度の低いブロックは色相の値の信頼性が低いためである。
【００３９】
（ステップＳ３０４）
ステップＳ３０３で作成したヒストグラムを用いて、同一色領域毎に各ブロックをグルーピングすることによって画像内を領域分割する。（図５）まず、ヒストグラムの全区間を走査し、最も高い山ＨｉｇｈｅｓｔＰｅａｋ１を見つける。次に、その山から、左右両側の谷方向に向かって走査し、ヒストグラムの頻度がＴＨ＿Ｆｒｅｑ以下となるか、その山からの区間の距離がＴＨ＿ＨｕｅＲａｎｇｅに達するまでの区間を同一領域の範囲とし、ブロックの代表値がこの範囲に含まれるブロックを同一領域としてグルーピングする。また、この区間をグルーピング処理済みとして記録する。次に、グルーピング処理済みの区間を除いたヒストグラムの全区間を再び走査し、その中で最も高い山を見つけ、同様の操作を繰り返す。このとき、山から谷方向に向かって走査しているとき、ヒストグラムの頻度がＴＨ＿Ｆｒｅｑ以下となる区間にたどり着く前に、グルーピング処理済みの区間にたどり着いた場合、そこまでの区間を同一領域の範囲とする。これら一連の操作を、ヒストグラム中の全区間がグルーピング処理済みとされるまで繰り返す。この処理によって、同一色領域毎に各ブロックをグルーピングすることが可能となる。最後に、全ブロックを走査し、隣接していない同一色領域を別グループとするラベリング処理を行う。これによって、同一色領域となった、離れている別の物体を、別領域と認識することが可能となる。
【００４０】
（ステップＳ３０５）
ここでは、自動シーン判別機能により判別されたシーン判別情報を取得する。取得するシーン判別情報とは、「青空」、「人物」といった判別されたシーンの種類と、判別可能なシーンそれぞれのシーン特徴領域の位置座標情報である。
【００４１】
（ステップＳ３０６）
ステップＳ３０４で分割された領域それぞれについて、ステップＳ３０５で取得したシーン判別情報に応じて、被写体らしさを評価した被写体評価値を算出する。被写体評価値の算出方法は図４で説明する。
【００４２】
（ステップＳ３０７）
ステップＳ３０６で算出された評価値によって、被写体領域を判定し、画像中から抽出する。被写体領域と判定する領域は、例えば、ステップＳ３０６で算出された評価値が最も高い領域としても良いし、評価値がしきい値以上となる複数の領域を組み合わせた領域としても良い。
【００４３】
以上のように色相のヒストグラムを用いた領域分割によって１つまたは複数の被写体候補領域を抽出し、抽出した各領域の被写体評価値を算出することによって、被写体領域を抽出する方法について述べたが、説明中に挙げた同一領域の範囲の決定方法は、別の方法を用いても良い。例えば、公知の方法でヒストグラムの山と谷を判別し、山から谷までを同一領域とする、というような方法でもよい。
【００４４】
また、説明中に挙げた候補領域の抽出方法は、別の種々の公知の方法を用いても良い。例えば、複数フレーム間における動きベクトルの向きや大きさによって候補領域を抽出する方法や、ストロボ発光被照射量の差によって候補領域を抽出する方法を用いても良い。
【００４５】
＜被写体評価値の算出＞
続いて、被写体評価値を算出する方法を説明する。
【００４６】
図４は、本実施形態において被写体評価値を算出する方法を示すフローチャートである。
【００４７】
図４のフローチャートは以下のような流れである。
【００４８】
（ステップＳ４０１）
まず、前記色相のヒストグラムを用いた領域分割方法などによって抽出した被写体候補領域の位置、大きさ、彩度の情報を取得する。
【００４９】
（ステップＳ４０２）
ステップＳ４０１で取得した情報を用いて、ステップＳ４０１で抽出した全ての候補領域に共通の評価基準で評価値を算出する。図６は、評価基準と評価値の例である。図６の各評価を加算した値が、当の領域の被写体評価値となる。図６によると、画面中心よりで、大きく、彩度の高い領域程被写体評価値が高くなる。
【００５０】
（ステップＳ４０３）
自動シーン判別機能を実行し、シーン判別情報を取得する。取得するシーン判別情報とは、判別されたシーンの種類と、判別可能なシーンそれぞれのシーン特徴領域の位置座標情報である。
【００５１】
（ステップＳ４０４）
記録されているシーン判別情報の履歴を取得する。
【００５２】
（ステップＳ４０５）
前記自動シーン判別機能においては、例えばニュートラルシーンと判定された撮影シーンにおいての、図２のステップＳ２０４記載の空ブロックの条件を満たすブロックは、そのブロックを含む領域が実際に青空領域であるかどうか判定できなかった。一方、青空シーン判定条件には、画面内の所定位置に所定量の空色ブロックがあるかどうかという条件が含まれているため、構図によっては、青空が写っているのにもかかわらず青空シーンと判定されない場合があった。そこで、ステップＳ４０３で取得したシーン判別情報と、ステップＳ４０４で取得したシーン判別情報の履歴とを用いて、青空シーン以外と判定されている場合でも過去一定回数以内に一定回数以上判別されるという条件を満たしている場合は、青空シーンに適応した被写体評価値の算出を行う。これによって、微妙な画角の変化等によってシーン判別結果が偶発的に切り替わっても、継続して撮影シーンに適応した処理を行うことができ、安定した被写体領域抽出結果を得ることが可能となる。また、撮影シーンが青空を撮影しない状態へと大幅に切り替わると、青空シーン判定されない状態が継続し、前記の過去一定回数以内に一定回数以上判別されるという条件が満たされなくなり、青空シーンに適応した処理が行われなくなる。ステップＳ４０５では、前記特定の条件を満たし、適応した被写体評価値の算出を行うこととなったシーンに、フラグを立てる。
【００５３】
（ステップＳ４０６）
ステップＳ４０５でフラグが立てられたシーンがあった場合、ステップ４０７へ、そうでない場合には被写体評価値算出を終了する。
【００５４】
（ステップＳ４０７）
前記ステップＳ４０５において、特定シーンフラグが立った場合、そのシーンに応じた特定領域の評価値を増減する。図７は、判別されたシーンと、そのシーンに応じた特定領域の評価値算出方法の例を示している。図７によると、青空シーンフラグが立っている場合、背景である空領域を含む領域は前記共通の評価基準で算出した評価値を１／２倍する。ニュートラルシーンは、判別シーンのどれにもあてはまらないシーンである。ニュートラルシーンは、シーンに応じた特定領域を持たないため、評価値の増減は行わない。人物シーンとは、人物顔検出機能によって顔領域が検出されたシーンである。人物シーンにフラグが立っている場合、顔領域を含む領域の評価値を２倍する。
【００５５】
以上のように被写体評価値を算出する方法について述べたが、被写体評価値算出に用いた各項目における具体的な評価式または数値は、撮影条件や、ピント、露出、ホワイトバランス等の撮像制御パラメータの設定によって決定しても良い。
【００５６】
また、全ての候補領域に共通の評価基準は、領域内のコントラスト比が低い領域の評価値が低くなるような被写体評価値算出方法を含んでも良い。これによって、コントラスト比の低い壁面等の背景を被写体領域として抽出されにくくすることが可能となる。
同様に、領域の縦横比が大きい領域の評価値が低くなるような被写体評価値算出方法を含んでも良い。これによって、画面を縦横断するような細長い背景領域を被写体領域として抽出されにくくすることが可能となる。
【００５７】
また、説明上、シーンにおける特定領域とその領域の評価値算出方法の一例を図７に示したが、特定領域は複数指定しても良く、その増減量は撮影状況に応じて決めても良い。
【００５８】
また、説明上、青空シーンに適応した被写体評価値算出方法を例にとったが、判別シーンに応じた特定領域評価値算出方法は、青空シーン以外の判別シーンにおいても適用してもよい。例えば、夜景、夕景、逆光、明るい、暗い、マクロといったシーンに適応した被写体評価値算出を行ってもよい。
【００５９】
例えば、夜景シーンにおいては、背景の夜空である前記黒色に属するブロックを含む領域の評価値を下げても良い。夕景シーンにおいては、背景の前記青空色に属するブロックを含む領域の評価値を下げても良い。逆光シーンにおいては、被写体である前記逆光部分に属するブロックを含む領域の評価値を上げても良い。明るいシーンにおいては、背景である輝度値がしきい値以下となるブロックを含む領域の評価値を下げても良い。暗いシーンにおいては、被写体である輝度値がしきい値以上となるブロックを含む領域の評価値を上げても良い。マクロシーンにおいては、被写体である被写体距離が近いブロックを含む領域の評価値を上げても良い。
【００６０】
また、説明上、人物の顔を検出したシーンを判別する人物シーンを例に挙げたが、例えば、ペット顔を検出したシーンを判別するペットシーンに適応した被写体評価値算出を行っても良い。ペットシーンにおいては、ペット顔領域を含む領域の評価値を上げても良い。
【００６１】
また、ステップＳ４０５で示した、シーンに適応した処理を行う条件は、例えば、新しいシーン判別履歴ほど重みが大きくなるような重み付けをした評価値を算出し、評価値がしきい値以上となったシーンに適応した処理を行うという条件を用いても良い。これによって、微妙な画角の変化等によってシーン判別結果が切り替わっても、処理が即座に切り替わらず、一定時間は継続して撮影シーンに適応した処理を行うことができる。一定時間が経過する前に再び元のシーンが判別されるようになれば、処理は切り替わらず、その結果安定した被写体領域抽出結果を得ることが可能となる。
【００６２】
＜シーンへの適用＞
次に、本実施例の実施に好適な撮影シーンの一例においての、被写体領域抽出処理を説明する。
【００６３】
図８（ａ）（ｂ）は、シーン判別が行われたある時刻ｔ１と、ｔ１の直前のシーン判別時ｔ０においての、いずれも車を被写体とした連続画像である。時刻ｔ０までは、継続して青空シーンと判別されていたところ、時刻ｔ０から時刻ｔ１までの間に画角が変更され、前述の空色ブロックが所定位置に所定量存在する条件を満たさなくなるため、図８（ｂ）では青空シーン判定がされなくなり、ニュートラルシーンと判定されたとする。この撮影シーンでの動作を説明する。まず、前記図２の方法によって図８（ｂ）を領域分割し、各分割領域を被写体候補領域として、ステップＳ４０１において各領域の位置、大きさ、彩度の情報を取得する。図８（ｃ）は図８（ｂ）の領域分割結果である。次に、図４のステップＳ４０２で、各領域の共通の評価基準で被写体評価値を算出する。算出した結果は図９の「共通の評価基準による評価値」欄のようになっている。この時点では、空である領域Ｂが最も被写体評価値が高い。次に、ステップＳ４０３でシーン判別情報を取得する。シーン判別の結果、ｔ１はニュートラルシーンと判定される。その後、ステップＳ４０４でシーン判別情報の履歴を取得する。続いて、ステップＳ４０５において、ステップＳ４０４で取得したシーン判別の履歴によって適応させるシーンを判別する。図  ８（ｂ）では、前記の通りステップＳ４０３でニュートラルシーンと判定されたが、時刻ｔ１以前では継続して青空シーンと判定されていたため、過去一定回数以内に一定回数以上判別されるという条件をみたし、青空シーンのシーンフラグが立つ。次に、ステップＳ４０６で肯定判定がなされ、ステップＳ４０７に進む。ステップＳ４０７で、特徴領域である空領域Ｂの評価値が１／２倍とされる。（図９「特定シーン評価値適用」欄）これによって、最も評価値の高い領域は、空である領域Ｂでは無くなり、被写体の車である領域Ｃとなり、図２３ステップＳ３０７において車である領域Ｃが被写体領域として抽出される。
【００６４】
以上説明した通り、自動シーン判別機能により判別された結果の履歴に応じて前記被写体抽出処理を制御することによって、微妙な画角の変化によって判別シーンが偶発的に切り替わっても、適切に被写体領域を抽出することが可能となる。
【００６５】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
【符号の説明】
【００６６】
１０１  画像信号入力部
１０２  画像処理部
１０３  シーン判別部
１０４  履歴記録部
１０５  被写体領域抽出部
１０６  処理制御部
１０７  被写体領域抽出結果出力部
【図１】
2014068279.tif 000003
【図２】
2014068279.tif 000004
【図３】
2014068279.tif 000005
【図４】
2014068279.tif 000006
【図５】
2014068279.tif 000007
【図６】
2014068279.tif 000008
【図７】
2014068279.tif 000009
【図８】
2014068279.tif 000010
【図９】
2014068279.tif 000011