(57)【要約】【課題】撮影画像を評価することで、画像を実際にプリントすることなく、プリントに適した撮影画像の選択を容易にすることを目的とする。【解決手段】Ｓ１では、記録媒体４０に記録された各画像Inを読み出す。Ｓ２では、顔抽出部１１２ａは各画像Inからそれぞれ顔領域Rnを抽出する。Ｓ３では、評価値算出部１１２ｄは、顔領域Rnのシャープネスを表す評価値ｆnを算出する。Ｓ４では、Ｓ１において記録媒体４０に記録された全ての画像を読み出したか否かを判断し、読み出されていない画像がある場合はＳ１に戻ってその画像を読み出す。全ての画像を読み出した場合はＳ５に進む。Ｓ５では、各画像Inとともに評価値ｆnを表示部１１０に表示する。【選択図】  図４
2006252327.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出する顔抽出部と、
前記顔領域のシャープネスを表す評価値を算出する評価値算出部と、
前記画像とともに前記評価値を表示する表示部と、
を備える画像評価装置。
【請求項２】
画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出する顔抽出部と、
前記顔領域から目の存在する目領域を検出する目領域検出部と、
前記目領域内の目が開いているか又は閉じているかを判断する目開閉検出部と、
前記目領域内の目が開いている又は閉じていると判断された顔領域の総数に基づいて評価値を算出する評価値算出部と、
前記画像とともに前記評価値を表示する表示部と、
を備える画像評価装置。
【請求項３】
前記評価値算出部は前記目領域内の目が開いていると判断された顔領域の総数を前記顔領域の総数で除した数を評価値として算出する請求項２に記載の画像評価装置。
【請求項４】
前記評価値算出部は前記目領域内の目が閉じていると判断された顔領域の総数を前記顔領域の総数で除した数を評価値として算出する請求項２に記載の画像評価装置。
【請求項５】
画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出する顔抽出部と、
前記顔領域間の中心座標及び前記画像の中心座標を算出する座標算出部と、
前記顔領域間の中心座標と前記画像の中心座標とに基づいて評価値を算出する評価値算出部と、
前記画像とともに前記評価値を表示する表示部と、
を備える画像評価装置。
【請求項６】
前記評価値算出部は前記顔領域間の中心座標と前記画像の中心座標との間の距離を評価値として算出する請求項５に記載の画像評価装置。
【請求項７】
画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出するステップと、
前記顔領域のシャープネスを表す評価値を算出するステップと、
前記画像とともに前記評価値を表示するステップと、
を含む画像評価方法。
【請求項８】
画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出するステップと、
前記顔領域から目の存在する目領域を検出するステップと、
前記目領域内の目が開いているか又は閉じているかを判断するステップと、
前記目領域内の目が開いている又は閉じていると判断された顔領域の総数に基づいて評価値を算出するステップと、
前記画像とともに前記評価値を表示するステップと、
を含む画像評価方法。
【請求項９】
画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出するステップと、
前記顔領域間の中心座標及び前記画像の中心座標を算出するステップと、
前記顔領域間の中心座標と前記画像の中心座標とに基づいて評価値を算出するステップと、
前記画像とともに前記評価値を表示するステップと、
を含む画像評価方法。
【請求項１０】
画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出するステップと、
前記顔領域のシャープネスを表す評価値を算出するステップと、
前記画像とともに前記評価値を表示するステップと、
をコンピュータに実行させる画像評価プログラム。
【請求項１１】
画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出するステップと、
前記顔領域から目の存在する目領域を検出するステップと、
前記目領域内の目が開いているか又は閉じているかを判断するステップと、
前記目領域内の目が開いている又は閉じていると判断された顔領域の総数に基づいて評価値を算出するステップと、
前記画像とともに前記評価値を表示するステップと、
をコンピュータに実行させる画像評価プログラム。
【請求項１２】
画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出するステップと、
前記顔領域間の中心座標及び前記画像の中心座標を算出するステップと、
前記顔領域間の中心座標と前記画像の中心座標とに基づいて評価値を算出するステップと、
前記画像とともに前記評価値を表示するステップと、
をコンピュータに実行させる画像評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに係り、特にプリントに適した画像を評価する装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、プリントに適した画像の選択を支援する技術が様々考案されている。例えば特許文献１によると、画像データと画像生成履歴情報との少なくとも一方を解析し、画像データに基づく画像の画質に関する画質パラメータ値を決定するとともに、画質パラメータ値に基づいて、画像データを出力対象として選択するか否かの出力対象判定を行う。
【特許文献１】特開２００４−１１２５９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１の技術では、被写体の写り具合を考慮していないため、実際に被写体がプリントに適した状態で写っているとは限らない。肉眼で判定する方法もあるが、画像を表示するディスプレイの画素数や解像度が低く判別が難しい場合もある。また、ディスプレイの解像度が高くても、画像が多数縮小された状態で表示されると、判別は困難であり、結局プリントを作成してプリントを見なければならないこともある。本発明はこのような問題点に鑑みてなされたもので、撮影画像を評価することで、画像を実際にプリントすることなく、プリントに適した撮影画像の選択を容易にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上述の課題を解決するため、本発明に係る画像評価装置は、画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出する顔抽出部と、顔領域のシャープネスを表す評価値を算出する評価値算出部と、画像とともに評価値を表示する表示部と、を備える。
【０００５】
この発明によると、顔領域のシャープネスを表す評価値を算出し、画像とともに評価値を表示する。このため、顔領域のシャープネスが容易に分かり、人物を被写体とした画像のうちプリントに適した画像の選択が容易になる。
【０００６】
また、本発明に係る画像評価装置は、画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出する顔抽出部と、顔領域から目の存在する目領域を検出する目領域検出部と、目領域内の目が開いているか又は閉じているかを判断する目開閉検出部と、目領域内の目が開いている又は閉じていると判断された顔領域の総数に基づいて評価値を算出する評価値算出部と、画像とともに評価値を表示する表示部と、を備える。
【０００７】
この発明によると、撮影された人物がどれだけ目を開いているかを評価値から知ることができ、プリントに適した画像の選択が容易になる。
【０００８】
評価値算出部は目領域内の目が開いていると判断された顔領域の総数を顔領域の総数で除した数を評価値として算出してもよい。
【０００９】
評価値算出部は目領域内の目が閉じていると判断された顔領域の総数を顔領域の総数で除した数を評価値として算出してもよい。
【００１０】
また、本発明に係る画像評価装置は、画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出する顔抽出部と、顔領域間の中心座標及び画像の中心座標を算出する座標算出部と、顔領域間の中心座標と画像の中心座標とに基づいて評価値を算出する評価値算出部と、画像とともに評価値を表示する表示部と、を備える。
【００１１】
この発明によると、顔領域の配置のバランスを評価値から知ることができ、プリントに適した画像の選択が容易になる。
【００１２】
評価値算出部は顔領域間の中心座標と画像の中心座標との間の距離を評価値として算出するようにしてもよい。
【００１３】
本発明に係る画像評価方法は、画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出するステップと、顔領域のシャープネスを表す評価値を算出するステップと、画像とともに評価値を表示するステップと、を含む。
【００１４】
また、本発明に係る画像評価方法は、画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出するステップと、顔領域から目の存在する目領域を検出するステップと、目領域内の目が開いているか又は閉じているかを判断するステップと、目領域内の目が開いている又は閉じていると判断された顔領域の総数に基づいて評価値を算出するステップと、画像とともに評価値を表示するステップと、を含む。
【００１５】
また、本発明に係る画像評価方法は、画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出するステップと、顔領域間の中心座標及び画像の中心座標を算出するステップと、顔領域間の中心座標と画像の中心座標とに基づいて評価値を算出するステップと、画像とともに評価値を表示するステップと、を含む。
【００１６】
本発明に係る画像評価プログラムは、画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出するステップと、顔領域のシャープネスを表す評価値を算出するステップと、画像とともに評価値を表示するステップと、をコンピュータに実行させる。
【００１７】
また、本発明に係る画像評価プログラムは、画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出するステップと、顔領域から目の存在する目領域を検出するステップと、目領域内の目が開いているか又は閉じているかを判断するステップと、目領域内の目が開いている又は閉じていると判断された顔領域の総数に基づいて評価値を算出するステップと、画像とともに評価値を表示するステップと、をコンピュータに実行させる。
【００１８】
また、本発明に係る画像評価プログラムは、画像から人物の顔部分を含む顔領域を抽出するステップと、顔領域間の中心座標及び画像の中心座標を算出するステップと、顔領域間の中心座標と画像の中心座標とに基づいて評価値を算出するステップと、画像とともに評価値を表示するステップと、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１９】
この発明によると、顔領域のシャープネスを表す評価値を算出し、画像とともに評価値を表示する。このため、顔領域のシャープネスが容易に分かり、人物を被写体とした画像のうちプリントに適した画像の選択が容易になる。
【００２０】
また、この発明によると、撮影された人物がどれだけ目を開いているかを評価値から知ることができ、プリントに適した画像の選択が容易になる。
【００２１】
また、この発明によると、顔領域の配置のバランスを評価値から知ることができ、プリントに適した画像の選択が容易になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、添付した図面を参照し本発明の好ましい実施の形態を説明する。
【００２３】
＜第１実施形態＞
図１は本発明の好ましい実施形態に係るデジタルカメラ１０の機能ブロック図である。まず、同図のデジタルカメラ１０において、中央処理装置（ＣＰＵ）１１２は、レリーズスイッチ２２、モードダイヤル１５０等を含む操作部１１３の各種のボタンやキーからの入力に基づいてデジタルカメラ１０内の各回路を統括制御する。ＣＰＵ１１２の実行するプログラムはＥＥＰＲＯＭ１１９に記憶される。
【００２４】
いま、モードダイヤル１５０によって静止画撮影モードが設定されると、ＣＰＵ１１２は、動画（スルー画）を表示部１１０に表示させ、撮影画角を確認可能にする。即ち、撮像レンズ１４を通過した光は、固体撮像素子１０２ａに入射する。固体撮像素子１０２ａの受光面には、フォトセンサが平面的に配列されており、該受光面に結像された被写体像は、各フォトセンサによって入射光量に応じた量の信号電荷に変換される。こうして蓄積された信号電荷は、図示せぬドライバ回路から与えられるパルス信号に基づいて信号電荷に応じた電圧信号（画像信号）として順次読み出され、それぞれ撮像回路１０２ｂに加えられる。
【００２５】
撮像回路１０２ｂは、ゲイン調整回路を含み、得られた画像データは、それぞれ画像処理回路１０８及びハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１２５へ送られる。画像処理回路１０８は、Ａ／Ｄ変換部１０８ａ、ホワイトバランス補正回路１０８ｂ、ガンマ補正回路１０８ｃ、ＹＣ処理回路１０８ｄ、輝度・色差信号生成回路、シャープネス補正回路、コントラスト補正回路、撮影画像に対する輪郭補正を含む画像処理を行う輪郭処理部、画像のノイズ低減処理を行うノイズ低減処理部等を含む画像処理手段であり、ＣＰＵ１１２からのコマンドに従って画像信号を処理する。
【００２６】
画像処理回路１０８に入力された画像データは、輝度信号（Ｙ信号）及び色差信号（Ｃｒ、Ｃｌ信号）に変換されるとともに、ガンマ補正等の所定の処理が施された後、ＶＲＡＭ１３２に格納される。
【００２７】
一方、撮像回路１０８のＡ／Ｄ変換部１０８ａでデジタル信号に変換された画像データは、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１２５でＧ画素成分のみ抽出される。そして、積算処理部１２６で抽出されたＧ画素成分に積算処理が施されてＣＰＵ１１２に送られる。ＣＰＵ１１２は、積算処理部１２６から送られた１画面分の６４分割の画像データの内、十字キー８１で任意に設定された被写体中心付近の４エリアの平均値を算出し、これをオートフォーカス（ＡＦ）評価値とする。ＡＦ評価値は、所定周期の経過毎に算出され、算出の度にメモリ１２７に更新記憶される。ＣＰＵ１１２は、ＡＦ評価値に従って被写体の合焦を判定する。その判断方法は任意であるが、例えばＡＦ評価値が極大点の近傍に略到達しているか否かを判断し、極大点に略達している場合は合焦していると判断し、その他の場合は合焦していないと判断する。あるいは、ＡＦ評価値が所定の閾値を超えていれば合焦していると判断することもできる。
【００２８】
撮影画像を表示部１１０にモニタ出力する場合、ＶＲＡＭ１３２からＹＣ信号が読み出され、ビデオエンコーダ１３４に送られる。ビデオエンコーダ１３４は、入力されたＹＣ信号を表示用の所定方式の信号（例えば、ＮＴＳＣ方式のカラー複合映像信号）に変換して表示部１１０に出力する。表示部１１０の駆動はドライバ１１１を介して行われる。
【００２９】
所定のフレームレートで処理された各フレームのＹＣ信号は、ＶＲＡＭ１３２のＡ領域とＢ領域とに交互に書き込まれ、ＶＲＡＭ１３２のＡ領域及びＢ領域のうち、ＹＣ信号が書き込まれている方の領域以外の領域から、書き込まれているＹＣ信号が読み出される。このようにしてＶＲＡＭ１３２内のＹＣ信号が定期的に書き換えられ、そのＹＣ信号から生成される映像信号が表示部１１０に供給されることにより、撮像中の映像がリアルタイムに表示部１１０に表示される。ユーザは、表示部１１０に表示される映像（スルー）によって撮影画角を確認できる。
【００３０】
ここで、レリーズスイッチ２２が半押しされると、ＡＥ及びＡＦ処理が開始される。ＡＥ／ＡＦ処理が行われ、レリーズスイッチ２２が全押しされることによって記録用の撮影動作がスタートする。レリーズスイッチ２２が全押しに応動して取得された画像データは画像処理回路１０８において輝度／色差信号（Ｙ／Ｃ信号）に変換され、ガンマ補正等の所定の処理が施された後、ＶＲＡＭ１３２に格納される。
【００３１】
ＶＲＡＭ１３２に格納されたＹ／Ｃ信号は、圧縮伸長処理回路１４４によって所定のフォーマットに従って圧縮された後、メディアコントローラ１４６を介して記録媒体４０にExif（Exchangeable Image File Format）ファイルとして記録される。画像はExifファイルのデータ部分に記録される。ＣＰＵ１１２は上記Exifファイルのヘッダ部分の所定のタグ（Imagedescriptionタグなど）に撮影日時情報などを記録する。
【００３２】
ＣＰＵ１１２には、キセノン管からなるストロボ１８の発光を制御するストロボ制御回路１１５も接続されており、静止画撮影において、低照度であることが検出された場合や、ストロボボタンによって発光が指示された場合や、強制発光モードが設定された場合にタイミングジェネレータ１２０によって発生されたタイミング信号に同期したタイミングで短時間（例えば１秒以上の短時間）発光するようにストロボ１８を制御する。
【００３３】
モードダイヤル１５０によって動画撮影モードが設定されたときには、レリーズスイッチ２２の全押し操作に連動して動画記録動作がスタートし、もう一度レリーズスイッチ２２を押下すると動画記録動作が停止する。レリーズスイッチ２２を押下継続している期間、録画動作を行い、押下解除によって録画を停止するようにしてもよい。動画データは、例えばモーションＪＰＥＧ（ＭＰＥＧ）形式によって記録媒体４０に記録される。
【００３４】
モードダイヤル１５０により再生モードが選択されると、記録媒体４０に記録されている最終の画像ファイル（最後に記録されたファイル）の圧縮データが読み出される。最後の記録に係るファイルが静止画ファイルの場合、この読み出された画像圧縮データは、圧縮伸長処理回路１４４を介して非圧縮のＹＣ信号に伸長され、ＶＲＡＭ１３２に保存される。ＶＲＡＭ１３２に保存されたＹＣ信号は、ビデオエンコーダ１３４に加えられる。ビデオエンコーダ１３４は、入力するＹＣ信号からＮＴＳＣ方式のＲＧＢカラー複合映像信号を作成し、これを表示部１１０に出力する。これにより、表示部１１０には記録媒体４０に記録されている最終コマのコマ画像が表示される。
【００３５】
その後、十字キー８１の右キーが押されると、順方向にコマ送りされ、十字キー８１の左キーが押されると、逆方向にコマ送りされる。そして、コマ送りされたコマ位置の画像ファイルが記録媒体４０から読み出され、上記と同様にしてコマ画像が表示部１１０に再生される。尚、最終コマのコマ画像が表示されている状態で順方向にコマ送りされると、記録媒体４０に記録されている１コマ目の画像ファイルが読み出され、１コマ目のコマ画像が表示部１１０に再生される。
【００３６】
表示部１１０は、カメラ１０に内蔵されたＬＣＤ１１４、ファインダー又は映像出力端子等に接続された外部の表示装置に相当する。なお、ＣＰＵ１１２は、ＯＳＤ信号発生回路を含み、ＯＳＤ信号発生回路はシャッター速度や絞り値、撮影可能枚数、撮影日時、警告メッセージ等の文字及びアイコン等の記号を表示するための信号を発生させる。このＯＳＤ信号発生回路から出力される信号は、必要に応じて画像信号に混合されて、ＬＣＤ１１４に供給される。これにより、スルー画像や再生画像に文字やアイコン等が合成された合成画像が表示される。
【００３７】
記録媒体４０は、撮影で得た画像データを保持する手段であり、例えばスマートメディアと呼ばれるメモリカードが使用される。記録メディアの形態はこれに限定されず、ＰＣカード、コンパクトフラッシュ（登録商標）、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、メモリスティックなどでもよく、電子的、磁気的、もしくは光学的、又はこれらの組み合わせによる方式などに従って読み書き可能な媒体を用いることができる。異種・同種の記録メディアを問わず、複数の媒体を装着可能な構成にしてもよい。また、画像ファイルを保存する手段は、カメラ本体に着脱可能なリムーバブルメディアに限らず、カメラに内蔵された記録媒体（内蔵メモリ）であってもよい。
【００３８】
ＣＰＵ１１２は、カメラ１０の各回路を統括制御する制御回路であり、レリーズスイッチ２２、十字キー８１、電源スイッチ８２、モードダイヤル１５０、情報位置指定キー８３あるいは図示しないストロボボタン、ズームキー、メニュー／実行ボタンその他を含む操作部１１３から受信する信号に基づき、対応する回路の動作を制御するとともに、表示部１１０における表示制御、ストロボ発光制御、オートフォーカス（ＡＦ）制御及び自動露出（ＡＥ）制御等を行う。
【００３９】
カメラ１０の電源が電源スイッチ８２でオンされる度に、カメラボディ内部に装着される電池からなる主要電源１６４から、デジタルカメラ１０の各回路に電源が供給される。
【００４０】
画像処理回路１０８からの画像データは、測光処理部１５７にも送られる。この測光処理部１５７は、外光の光量を測定する手段の一例である。測光処理部１５７は、入力される各画像データと、固体撮像素子１０２ａの電荷蓄積時間、すなわち電子シャッタのシャッタ秒時とに基づいて被写体輝度の測光値（ＥＶ値）を算出する測光値算出部により構成できる。これにより、固体撮像素子１０２ａの駆動が調節される。なお、電子シャッタのシャッタ秒時とともに絞り値を変化させてもよい。絞り値を変化させる場合には、絞り値を加味して被写体輝度に応じた測光値を算出する。このように、測光処理部１５７は、固体撮像素子１０２ａを受光センサとしてＴＴＬ（Through The Lens) 測光方式によって被写体の明るさ（被写体輝度）を検出する。測光処理部１５７は、フォトトランジスタで構成された測光センサであってもよく、測光が可能な手段であれば特に限定されない。
【００４１】
図２はＣＰＵ１１２の実行するプログラムをブロック図で示している。ＣＰＵ１１２は、プログラムである顔抽出部１１２ａ及び評価値算出部１１２ｄを実行する。顔抽出部１１２ａ及び評価値算出部１１２ｄはＥＥＰＲＯＭ１１９に記憶されており、ＣＰＵ１１２により適宜メモリ１２７に読み出されて実行される。
【００４２】
顔抽出部１１２ａは、記録媒体４０に記録された撮影画像から人物の顔部分を含む領域である顔領域を抽出する。顔領域の抽出方法としては、例えば本出願人による特開平９−１０１５７９号公報「顔領域抽出方法及び複写条件決定方法」において開示された技術を適用することができる。この技術は、撮影した画像の各画素の色相が肌色の範囲に含まれるか否かを判定して肌色領域と非肌色領域とに分割すると共に、画像中のエッジを検出して画像中の各箇所をエッジ部分又は非エッジ部分に分類する。そして、肌色領域内に位置し非エッジ部分に分類された画素からなり、かつエッジ部分と判定された画素で囲まれた領域を顔候補領域として抽出し、抽出した顔候補領域が人物の顔に相当する領域かを判定し、この判定結果に基づき顔領域として抽出するものである。また、この他に、特開２００３−２０９６８３号公報や特開２００２−１９９２２１号公報に記載される方法で顔領域を抽出することもできる。
【００４３】
評価値算出部１１２ｄは、抽出された１つ分の顔領域に対して、評価値ｆを算出する。
【００４４】
具体的な評価値ｆの算出は、例えば次のように行う。評価値算出部１１２ｄは、顔領域の入力輝度信号を奇数フィールド・偶数フィールドに分けて、それぞれのフィールドで、デルタヒストグラムを求める。即ち、まず、輝度信号の各フィールドに対し、所定の係数をもつ平均化フィルタをかけて、ボケ画像を作る。
【００４５】
次に、各フィールドのある画素に対し、周囲８画素との差分値をヒストグラムにする。これをフィールド内の全画素で行い、デルタヒストグラムを求める。
【００４６】
そして、デルタヒストグラムの輝度差レベル０から２５５までを累積加算し、累積デルタヒストグラムを求める。これを、入力輝度信号に対しても同様に行う。入力輝度信号の累積デルタヒストグラムとボケ画像の累積ヒストグラムの差の絶対値を輝度差レベルで平均し、これを評価値ｆとする（例えば、「デジタルカラー画像の解析・評価（東京大学出版会）」を参照）。
【００４７】
算出されたｆは、メモリ１２７に記憶される。評価値ｆは顔領域のシャープネスを表す特徴量であり、ｆが大きいほど画像の高周波成分が多く、その顔領域の輪郭がくっきりしていることを表している。
【００４８】
評価値ｆの具体的算出方式は上記に限らず、ＭＴＦ（変調伝達関数）を用いて得られる各種のシャープネス指標を評価値ｆとすることもできる（例えば、「新編  画像解析ハンドブック（東京大学出版会）」を参照）。
【００４９】
以下、図３のフローチャートに従い、ＣＰＵ１１２の実行する画像評価処理の流れを説明する。この処理では、記録媒体４０に記録された各画像について評価値ｆを算出して表示することで、人物を記録した画像のうちどの画像が最もプリントに適しているかの指針を与える。
【００５０】
Ｓ１では、記録媒体４０に記録された各画像Inを読み出し、圧縮伸長処理回路１４４を介して非圧縮のＹＣ信号に伸長し、ＶＲＡＭ１３２に保存する。
【００５１】
Ｓ２では、顔抽出部１１２ａは各画像Inからそれぞれ顔領域Rnを抽出する。nは各画像のコマ番号とする。なお、説明の簡略のため、各画像Inに記録されている顔領域は１つであり、顔抽出部１１２ａが各画像Inから抽出する顔領域Rnは１つであるとする。読み出された画像から全く顔領域が抽出できなかった場合はその旨を示す所定のメッセージを表示部１１０に表示してもよい。
【００５２】
Ｓ３では、評価値算出部１１２ｄは、顔領域Rnのシャープネスを表す評価値ｆnを算出する。
【００５３】
Ｓ４では、Ｓ１において記録媒体４０に記録された全ての画像を読み出したか否かを判断し、読み出されていない画像がある場合はＳ１に戻ってその画像を読み出す。全ての画像を読み出した場合はＳ５に進む。
【００５４】
Ｓ５では、各画像Inとともに評価値ｆnを表示部１１０に表示する。図４は画像I1〜I3とともに評価値ｆ1〜f3が表示されている様子を示す。一画面中にすべての画像Inを表示する場合、画像Inの表示サイズは、表示部１１０の表示サイズに合わせて適宜間引いてもよい。評価値ｆnの大小関係に応じて画像Inを順番に配列して表示してもよい。
【００５５】
あるいは、表示部１１０の一画面に表示する画像Inは１つだけにし、それに合わせて評価値ｆnを表示し、画像Inのコマ送りに応じて評価値ｆnの表示を切り替えてもよい。ユーザは、表示部１１０に表示された画像と評価値を参照し、画像が似通っていても、どの顔が最も輪郭がはっきりしておりプリントに適しているかを、プリントせずとも判断できる。なお、プリントに不適当な画像を記録媒体４０から削除すれば、記録媒体４０の容量の節約にもなる。
【００５６】
＜第２実施形態＞
評価値ｆは顔領域のシャープネスを表す値以外にも様々な形態をとりうる。図５は第２実施形態に係るＣＰＵ１１２の実行するプログラムをブロックで示している。ＣＰＵ１１２は、プログラムである顔抽出部１１２ａ、目領域検出部１１２ｅ目開閉検出部１１２ｆ、評価値算出部１１２ｄを実行する。顔抽出部１１２ａは第１実施形態と同様、記録媒体４０に記録された各画像Inから顔領域を抽出する。ただし、各画像Inに記録されている人物の数は１又は複数であり、顔抽出部１１２ａは１つの画像から複数の顔領域を抽出することもある。
【００５７】
目領域検出部１１２ｅは、顔抽出部１１２ａが各画像Inから抽出した顔領域から目の存在する目領域を検出する。目領域は顔検出の結果得られる顔概略中心位置の相対的位置関係から検出することができる。目開閉検出部１１２ｆは、目領域内の目が開いているか又は閉じているかを判断する。目の開閉の判断方法は特に限定されない。例えば目開閉検出部１１２ｆは、両目に相当する２つの目領域内の縦方向黒色画素数をそれぞれ検出する。そして、２つの目領域の縦方向黒色画素数に基づき、両目が開いているか否かを判断する。
【００５８】
評価値算出部１１２ｄは、目開閉検出部１１２ｆの判断結果に基づき、各画像Inにつき、目が開いていると判断された顔領域の総数M1(n)を集計する。そして、評価値ｆnを次の式で算出する。
【００５９】
fn = M1(n) / M0(n)
ここで、M0(n)は、画像Inから抽出された顔領域の総数である。fnは、画像Inに記録された人物のうち目を開いている人物の割合を示している。
【００６０】
なお、fn = [M0(n)-M1(n) / M0(n)]
として目を瞑っている人物の割合を算出してもよい。
【００６１】
図６は第２実施形態に係る画像評価処理のフローチャートである。第２実施形態に係るＣＰＵ１１２も第１実施形態と同様の流れで画像評価処理を行う。
【００６２】
即ち、Ｓ１０では、記録媒体４０に記録された各画像Inを読み出し、圧縮伸長処理回路１４４を介して非圧縮のＹＣ信号に伸長し、ＶＲＡＭ１３２に保存する。
【００６３】
Ｓ１１では、顔抽出部１１２ａは各画像Inから顔領域を抽出する。nは各画像のコマ番号とする。
【００６４】
Ｓ１２では、目領域検出部１１２ｅは画像Inから抽出された顔領域から目領域を検出し、目開閉検出部１１２ｆは検出された目領域内の目が開いているか否かを判断する。
【００６５】
Ｓ１３では、評価値算出部１１２ｄは目開閉検出部１１２ｆの判断結果に基づき、評価値fn = M1(n) / M0(n)を算出する。
【００６６】
Ｓ１４では、Ｓ１０において記録媒体４０に記録された全ての画像を読み出したか否かを判断し、読み出されていない画像がある場合はＳ１０に戻ってその画像を読み出す。全ての画像を読み出した場合はＳ１５に進む。
【００６７】
Ｓ１５では、各画像Inとともに評価値ｆnを表示部１１０に表示する。評価値ｆnの表示形式は第１実施形態と同様である（図４参照）。
【００６８】
ユーザは、表示部１１０に表示された画像と評価値を参照し、目をつむってない人物の率が最も高くプリントに適している画像を、プリントせずとも判断できる。プリントに不適当な画像を記録媒体４０から削除すれば、記録媒体４０の容量の節約にもなる。
【００６９】
＜第３実施形態＞
画像に複数の人物が記録されている場合、顔抽出部１１２ａが抽出した顔領域の位置から評価値ｆnを算出してもよい。
【００７０】
図７は第３実施形態に係るＣＰＵ１１２の実行するプログラムをブロック図で示している。ＣＰＵ１１２は、プログラムである顔抽出部１１２ａ、座標算出部１１２ｇ及び評価値算出部１１２ｄを実行する。顔抽出部１１２ａは第１実施形態と同様、記録媒体４０に記録された各画像Inから顔領域を抽出する。ただし、各画像Inに記録されている人物の数は１又は複数であり、顔抽出部１１２ａは１つの画像から複数の顔領域を抽出することもある。
【００７１】
座標算出部１１２ｇは、各顔領域の位置から顔領域間の中心座標G(n)を算出する。顔領域間の中心座標の一例として、顔抽出部１１２ａは、抽出した１又は複数の顔領域Rl(n)の中心座標a1(n), a2(n), …, al(n), …同士を結んでなる閉領域の重心の座標を中心座標として算出する。例えば、図８に示すように、ある画像Inから３つの顔領域R1(n), R2(n), R3(n)が抽出され、それらの中心座標をa1(n), a2(n), a3(n)とすると、
G(n)= [a1(n) + a2(n) + a3(n)]/3となる。
【００７２】
顔領域間の中心座標の他の一例として、座標算出部１１２ｇは、すべての顔領域を包含する矩形のうち最小の面積を有する矩形を決定し、この矩形の重心を顔領域間の中心座標として算出する。
【００７３】
座標算出部１１２ｇは、画像Inの中心座標Cnを算出する。画像Inの中心座標Cnは、画像Inの縦横の画素数から算出できる。
【００７４】
そして、評価値算出部１１２ｄは、画像Inの評価値fnとして、画像Inの中心座標Cnと顔領域間の中心座標G(n)との間の距離を算出する。即ち、
fn=|Cn- G(n)|
である。fnの値が小さいほど、顔領域がバランスよく配置されて記録されていることになる。
【００７５】
図９は第３実施形態に係る画像評価処理のフローチャートである。
【００７６】
即ち、Ｓ２０では、記録媒体４０に記録された各画像Inを読み出し、圧縮伸長処理回路１４４を介して非圧縮のＹＣ信号に伸長し、ＶＲＡＭ１３２に保存する。
【００７７】
Ｓ２１では、顔抽出部１１２ａは各画像Inから顔領域Rl(n)を抽出する。nは各画像のコマ番号、lは顔領域に割り当てられた連番とする。
【００７８】
Ｓ２２では、座標算出部１１２ｇは、顔領域Rl(n)間の中心座標G(n)、画像Inの中心座標Cnを算出する。
【００７９】
Ｓ２３では、評価値算出部１１２ｄは画像Inの評価値fnとして、画像Inの中心座標Cnと重心G(n)との間の距離を算出する。
【００８０】
Ｓ２４では、Ｓ２０において記録媒体４０に記録された全ての画像を読み出したか否かを判断し、読み出されていない画像がある場合はＳ２０に戻ってその画像を読み出す。全ての画像を読み出した場合はＳ２５に進む。
【００８１】
Ｓ２５では、各画像Inとともに評価値ｆnを表示部１１０に表示する。評価値ｆnの表示形式は第１実施形態と同様である（図４参照）。
【００８２】
ユーザは、表示部１１０に表示された画像と評価値を参照し、顔領域の配置バランスがよくプリントに適している画像を、プリントせずとも判断できる。プリントに不適当な画像を記録媒体４０から削除すれば、記録媒体４０の容量の節約にもなる。
【００８３】
なお、評価値算出部１１２ｄは、第１ないし第３実施形態で開示された評価値を別個に算出してもよいし、これらの一部の組み合わせ又は全部を同時に算出してもよい。この場合、ＣＰＵ１１２が実行するその他のプログラムは、算出すべき評価値に合わせ、顔抽出部１１２ａ、目領域検出部１１２ｅ、目開閉検出部１１２ｆ、座標算出部１１２ｇの全部又はこれらの一部とする。
【００８４】
＜第４実施形態＞
顔抽出部１１２ａ、評価値算出部１１２ｄ、目領域検出部１１２ｅ、目開閉検出部１１２ｆ、座標算出部１１２ｇの全部又は一部を実行するＣＰＵ１１２はデジタルカメラに備えられたものでなくてもよく、各種画像処理装置に備えられてもよい。
【００８５】
図１０は、上記のプログラムを実行可能な店頭プリント装置７０の正面図である。この店頭プリント装置７０は、顧客が挿入口８９にスマートメディアなどの図示しない記録媒体４０を挿入してお金を投入し、記録媒体４０に格納されているデジタル画像をＴＡペーパーなどの印刷媒体にプリントするマシンである。プリント装置７０は、写真店、書店、スーパーなどの各種店舗の店頭に設置された店頭情報端末であり、平常はプリントを購入する顧客が店員の補助なく単独で使用する。
【００８６】
この店頭プリント装置７０には、正面にタッチパネル９８の積層された液晶型の表示部１１０が配設されており、顧客は表示部１１０を見ながらタッチパネル９８を操作してプリントサイズ、プリント枚数などの必要な情報を入力する。店頭プリント装置７０の内部には、図示しない１又は複数のプリンタ９０が設置されており、各プリンタ９０がデジタル画像をプリントするようになっている。本実施形態の店頭プリント装置７０には、最大４機のプリンタ８０が配設される。店頭プリント装置７０の正面外側には、プリントされた印刷媒体が排出される取出口８３が設けられ、また、後述するコインマシン８８にコインを投入する投入口８５及びコインマシン８８が釣り銭を返却する返却口８６が設けられている。
【００８７】
図１１は、店頭プリント装置７０のハードウェア構成を示したブロック図である。
【００８８】
顧客が、記録媒体４０をメディア挿入口８９に挿入すると、ハードディスクコントローラ７４は、ハードディスク（ＨＤＤ）７５に記録されている制御ソフトウェアをプログラムメモリ７１にロードする。記録媒体４０には、画像データが所定の形式で圧縮された状態で記録されており、ＣＰＵ１１２は、メディアリーダコントローラ８２に画像データの読み出しを指示して記録媒体４０から所要の画像データを取得すると、画像処理部８１によりこの画像データを伸張して元の画像データに復元し、更に、画像処理部８１で所要の画像処理を施してその画像データをワークメモリ７６に記憶させる。
【００８９】
プリントサイズ、プリント枚数などの必要な情報は、顧客がタッチパネル９８の所望位置を押圧することでその位置に対応した電気信号に変換され、タッチパネルインターフェイス部９７を介してＣＰＵ１１２に入力される。入力された情報は表示部１１０に表示される。表示部１１０は、表示制御部７８によって作動される。コインマシン８８は、タッチパネル９８から入力された情報に基づいて表示部１１０に表示された金額を電気信号に変換し、コインマシンＩ／Ｆ部８７を介してＣＰＵ１１２に入力する。ＣＰＵ１１２は、顧客が必要な金額を投入したかどうかを確認する。必要な金額が投入されたら、プリントデータ処理部９１は、ワークメモリ７６に格納されている画像データからプリントジョブデータを作成し、プリンタＩ／Ｆ部８４を介してプリントジョブデータを各プリンタ９０に送る。これらの一連の制御はＣＰＵ１１２が行う。
【００９０】
各プリンタ９０は、ＴＡ方式と呼ばれる印画方式を採用したもので、熱を加えると発色し、所定の波長の光を照射すると定着するという特性を有するＴＡペーパーを使用する。
【００９１】
プリントが終了すると、コインマシン８８への投入金額及び返却した釣り銭額などが記載されたレシートがレシートプリンタ９２から出力される。レシートプリンタ９２がプリントする内容はＣＰＵ１１２がレシートプリンタＩ／Ｆ部９３を介して指令する。
【００９２】
ＣＰＵ１１２が実行するプログラムである、顔抽出部１１２ａ、目領域検出部１１２ｅ、目開閉検出部１１２ｆ、座標算出部１１２ｇ、評価値算出部１１２ｄは、ＨＤＤ７５に記録されており、プログラムメモリ７１にロードされて実行される。
【００９３】
このような構成を有する店頭プリント装置７０では、顧客が記録媒体４０によって持ち込んだ画像をプリントする際、どの画像が最もプリントに適しているかを、表示部１１０に表示された評価値によって知ることができる。
【００９４】
＜第５実施形態＞
上記の第１ないし４実施形態における顔抽出部１１２ａ、評価値算出部１１２ｄ、目領域検出部１１２ｅ、目開閉検出部１１２ｆ、座標算出部１１２ｇは、汎用のＣＰＵ１１２で実行するプログラムであるが、これらのプログラムの一部又は全部を実装した画像処理専用の半導体集積回路（ＡＳＩＣ, Application Specific Integrated Circuit）で構成する態様も可能である。こうすると、ＣＰＵ１１２の負荷が軽くなり好ましい。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】本発明の好ましい実施形態に係るデジタルカメラのブロック構成図
【図２】第１実施形態に係るＣＰＵの実行するプログラムを示すブロック図
【図３】第１実施形態に係る画像評価処理の流れを示すフローチャート
【図４】画像とともに表示された評価値の表示例を示す図
【図５】第２実施形態に係るＣＰＵの実行するプログラムを示すブロック図
【図６】第２実施形態に係る画像評価処理の流れを示すフローチャート
【図７】第３実施形態に係るＣＰＵの実行するプログラムを示すブロック図
【図８】顔領域間の中心座標の一例を示す図
【図９】第３実施形態に係る画像評価処理の流れを示すフローチャート
【図１０】本発明の好ましい実施形態に係る店頭プリント装置の正面図
【図１１】本発明の好ましい実施形態に係る店頭プリント装置のブロック図
【符号の説明】
【００９６】
４０：記録媒体、１１０：表示部、１１２：ＣＰＵ、１１２ａ：顔抽出部、１１２ｄ：評価値算出部、１１２ｅ：目領域検出部、１１２ｆ：目開閉検出部、１１２ｇ：座標算出部
【図１】
2006252327.tif 000003
【図２】
2006252327.tif 000004
【図３】
2006252327.tif 000005
【図４】
2006252327.tif 000006
【図５】
2006252327.tif 000007
【図６】
2006252327.tif 000008
【図７】
2006252327.tif 000009
【図８】
2006252327.tif 000010
【図９】
2006252327.tif 000011
【図１０】
2006252327.tif 000012
【図１１】
2006252327.tif 000013