(57)【要約】【課題】電子カメラで撮影された画像のデータを用いて、適切な露出補正を実現すること。【解決手段】加工画像生成部４１は、所定の撮像デバイスにより撮影された結果得られる原画像のデータから１以上の加工画像のデータを生成する。判別条件特定部４２は、１以上の加工画像のデータから、原画像の撮影シーンを判別するための１以上の条件を特定する。シーン判別部４３は、特定された１以上の条件に基づいて、原画像のデータの撮影シーンを判別する。【選択図】図１
2018064250.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の撮像デバイスにより撮影された結果得られる原画像のデータから１以上の加工画像のデータを生成する加工画像生成手段と、
前記１以上の加工画像のデータから、前記原画像の撮影シーンを判別するための１以上の条件を特定する判別条件特定手段と、
特定された前記１以上の条件に基づいて、前記原画像の前記撮影シーンを判別するシーン判別手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記加工画像生成手段は、前記原画像のデータのうち輝度情報に対して、前記原画像を動的に明るい領域と暗い領域に分割する二値化処理を施すことで、二値化画像のデータを前記加工画像のデータとして生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記加工画像生成手段は、前記原画像の明暗が大きくなる点を検出し、検出した前記点をエッジとして認識することで、エッジ画像のデータを前記加工画像のデータとして生成する、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記原画像のデータのうち色情報に対する画像解析及び輝度情報に対する二値化処理を実行し、その実行結果に基づいて前記原画像に含まれる１以上のオブジェクトを認識する画像認識手段
をさらに備える請求項１乃至３のうち何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
情報処理が実行する情報処理方法において、
所定の撮像デバイスにより撮影された結果得られる原画像のデータから１以上の加工画像のデータを生成する加工画像生成ステップと、
前記１以上の加工画像のデータから、前記原画像の撮影シーンを判別するための１以上の条件を特定する判別条件特定ステップと、
特定された前記１以上の条件に基づいて、前記原画像の前記撮影シーンを判別するシーン判別ステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項６】
コンピュータに、
所定の撮像デバイスにより撮影された結果得られる原画像のデータから１以上の加工画像のデータを生成する加工画像生成ステップと、
前記１以上の加工画像のデータから、前記原画像の撮影シーンを判別するための１以上の条件を特定する判別条件特定ステップと、
特定された前記１以上の条件に基づいて、前記原画像の前記撮影シーンを判別するシーン判別ステップと、
を含む制御処理を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、カメラ付き通信端末（携帯電話、スマートフォン、タブレット等）等の電子機器は、レンズやＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）を有する電子カメラを備えている。このような電子機器は、ＩＳＰ（Ｉｍａｇｅ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等の半導体を用いて、電子カメラから出力された画像信号に対して、画像補正処理や画像解析処理等を施している（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。
そして、電子機器は、このような画像補正処理や画像解析処理等の結果を用いて、各種補正を行ったり、各種認識判定を行っている。
例えば、電子機器は、このような画像補正処理のうち自動露出補正について、一般的に予め固定されたブロック数で分割された各領域内の画像のデータに対して平均演算を施し、その演算値を用いて、電子カメラで撮像された画像のデータの撮影シーンを判定し、その撮影シーンに応じて補正の処理を実行している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１７７３９９号公報
【特許文献２】特開２００２−２７７９２２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及び特許文献２を含む従来の技術では、撮影シーンを適切に判定できず、適切な露出補正を行えない場合が多々あった。なぜならば、電子カメラで撮像される画像には、太陽光の影響や他の光源、被写体個々の距離や反射等、様々な撮影シーンが存在するからである。これらの様々な撮影シーンの中から撮影シーンを適切に判定することは、特許文献１及び特許文献２を含む従来の技術では困難である。
例えば、逆光のような周辺が明るく被写体が暗い場合において、上述のような平均演算の結果を用いると、撮影シーンを適切に判定することは非常に困難である。
【０００５】
また、従来の別の自動露出補正の方法においては、予め決められた撮影シーンを設定した後、撮影を行う手法が採用される場合がある。この場合、実際の撮影シーンや被写体、被写体の周辺光源の状況によっては、予め決められた撮影シーンを用いると、意図せぬ補正となることがあった。
【０００６】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、電子カメラで撮影された画像のデータを用いて、適切な露出補正を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理装置は、
所定の撮像デバイスにより撮影された結果得られる原画像のデータから１以上の加工画像のデータを生成する加工画像生成手段と、
前記１以上の加工画像のデータから、前記原画像の撮影シーンを判別するための１以上の条件を特定する判別条件特定手段と、
特定された前記１以上の条件に基づいて、前記原画像の前記撮影シーンを判別するシーン判別手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明の一態様としての情報処理方法及びプログラムの夫々は、上述の本発明の一態様の情報処理装置に対応する方法及びプログラムの夫々である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、電子カメラで撮影された画像のデータを用いて、適切な露出補正を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理装置のハードウェアの構成を示すブロック図である。
【図２】図１の情報処理装置により実行されるシーン毎露出適正処理を説明するフローチャートである。
【図３】図２のシーン毎露出適正処理のうち加工画像生成処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図４】図１のＩＳＰから出力された輝度情報の例を示す図である。
【図５】図４の例の輝度情報に対して二値化処理が施された結果得られる二値化画像を示す図である。
【図６】図４の例の輝度情報に対して、エッジ検出処理が施された結果得られるエッジ画像を示す図である。
【図７】図１のＩＳＰから出力された輝度情報の例であって、図４とは異なる例を示す図である。
【図８】図７の例の輝度情報に対して二値化処理が施された結果得られる二値化画像を示す図である。
【図９】図７の例の輝度情報に対して、エッジ検出処理が施された結果得られるエッジ画像を示す図である。
【図１０】図１のＩＳＰから出力された輝度情報の例であって、図４及び図７とは異なる例を示す図である。
【図１１】図１０の例の輝度情報に対して二値化処理が施された結果得られる二値化画像を示す図である。
【図１２】図１０の例の輝度情報に対して、エッジ検出処理が施された結果得られるエッジ画像を示す図である。
【図１３】図２のシーン毎露出適正処理のうちシーン判別処理の一例としての第１判別条件用シーン判別処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１４】図２のシーン毎露出適正処理のうちシーン判別処理の別の一例としての第２判別条件用シーン判別処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１５】図１の情報処理装置により実行される画像認識処理を説明するフローチャートである。
【図１６】図１のＩＳＰから出力されたカラー画像の例を示す図である。
【図１７】図１６の例のカラー画像のデータに基づく輝度情報に対して二値化処理が施された結果得られる二値化画像を示す図である。
【図１８】図１のＩＳＰから出力されたカラー画像の例であって、図１６とは異なる例を示す図である。
【図１９】図１８の例のカラー画像のデータに基づく輝度情報に対して二値化処理が施された結果得られる二値化画像を示す図である。
【図２０】図１のＩＳＰから出力されたカラー画像の例であって、図１６及び図１８とは異なる例を示す図である。
【図２１】図２０の例のカラー画像のデータに基づく輝度情報に対して二値化処理が施された結果得られる二値化画像を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置のハードウェアの構成を示すブロック図である。
情報処理装置１Ａは、電子カメラ１１と、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ  ｏｎ  Ｃｈｉｐ）１２とを備えている。
【００１２】
電子カメラ１１は、レンズ２１と、ＣＭＯＳ等の撮像素子２２とを備えており、撮影された結果得られる撮像画像のデータを、ＲＡＷデータとしてＳｏＣ１２に出力する。
【００１３】
ＳｏＣ１２は、ＩＳＰ３１と、ＡＥ制御部３２と、画像認識部３３と、を備えている。
【００１４】
ＩＳＰ３１は、電子カメラ１１から出力されるＲＡＷデータに対して、各種画像処理を施す。各種画像処理が施された結果得られる画像のデータは、ＡＥ制御部３２又は画像認識部３３に出力される。なお、本例では、ＡＥ制御部３２に提供される画像のデータは、輝度情報となっている。
【００１５】
ＡＥ制御部３２は、ＩＳＰ３１から出力される輝度情報を用いて撮影シーンを適切に判別し、その判別結果に基づく露出の設定をする等のカメラ制御を実行する。ＡＥ制御部３２において、このようなカメラ制御を実行すべく、加工画像生成部４１と、判別条件特定部４２と、シーン判別部４３と、露出設定部４４とが機能する。
【００１６】
加工画像生成部４１は、ＩＳＰ３１から出力された輝度情報に基づいて、加工画像のデータを生成する。
例えば、加工画像生成部４１は、当該輝度情報に対して二値化処理を施すことで、二値化画像のデータを加工画像のデータとして生成する。具体的には例えば、加工画像生成部４１は、輝度情報のうち、明るい領域の各画素値を、画像のデータで表現可能な最大値に変換する一方、暗い領域の各画素値を、画像のデータで表現可能な最小値に変換することで、二値化画像のデータを生成する。
また例えば、加工画像生成部４１は、当該輝度情報に対してエッジ検出処理を施すことで、エッジ画像のデータを加工画像のデータとして生成する。具体的には例えば、加工画像生成部４１は、画像の明暗が大きくなる点をエッジとして検出する。また例えば、加工画像生成部４１は、エッジの領域を第１の画素値の領域（後述する図１２の例では灰色の領域）とし、それ以外の領域を第２の画素値の領域（後述する図１２の例では黒色の領域）とした画像のデータを、エッジ画像のデータとして生成する。
【００１７】
判別条件特定部４２は、加工画像生成部４１により生成された加工画像のデータから、原画像（加工画像が生成された元となる電子カメラ１１の撮像画像）の撮影シーンを判別するための条件を特定する。
【００１８】
ここで、本発明の一実施形態では、撮影シーンとして、予め複数のパターンが用意されている。これらの撮影シーンの複数のパターンの中から、原画像のパターンを判別するための条件も１以上予め用意されている。このような条件が、「撮影シーンを判別するための条件」である。なお以下、「撮影シーンを判別するための条件」を、「撮影シーンの判別条件」とも呼ぶ。
撮影シーンの複数のパターンは、２以上の任意の種類の任意の組み合わせを採用することができるが、本例では撮影シーンのパターンとして、次の（ａ）〜（ｃ）等が挙げられる。
（ａ）画像の上側が明るく下側が暗いシーン
（ｂ）画像の周囲が明るく中心が暗いシーン
（ｃ）画像の周囲が暗く中心が明るいシーン
【００１９】
本実施形態では、これらの撮影シーンのパターン（ａ）〜（ｃ）を夫々判別するために、二値化画像のデータから得られる、明るい領域と暗い領域の各種分割状態（各領域間の位置関係）と、エッジ画像のデータから得られる、特定領域におけるエッジ量に基づく当該特定領域の複雑度とのうち少なくとも一方が用いられる。
つまり、本実施形態では、明るい領域と暗い領域の各種分割状態（各領域間の位置関係）に関する条件（以下、「分割状態条件」と呼ぶ）と、特定領域におけるエッジ量に基づく当該特定領域の複雑度に関する条件（以下、「複雑度条件」と呼ぶ）とが、「撮影シーンの判別条件」として用いられる。
ここで、分割状態条件と複雑度条件は、単体で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよい。例えば、分割状態条件のみを用いた条件（以下、「第１判別条件」と呼ぶ）の一例は、後述する図１３に示されている。また例えば、分割状態条件と複雑度条件を組み合わせた条件（以下、「第２判別条件」と呼ぶ）の一例は、後述する図１４に示されている。
【００２０】
シーン判別部４３は、判別条件特定部４２により特定された「撮影シーンの判別条件」に基づいて、上述のパターン（ａ）〜（ｃ）等複数のパターンの中から、原画像のデータの撮影シーンを判別する。
【００２１】
ここで、シーン判別部４３は、分割状態条件を適用するにあたり、二値化画像のデータを用いて、明るい領域と暗い領域の位置関係を判断する。
つまり、シーン判別部４３は、二値化画像のデータに基づいて、明るい領域と暗い領域の夫々の位置を特定する。ここで、原画像によっては明るい領域と暗い領域が複数存在することも想定される。
また、位置関係の特定手法は、特に限定されず、例えば次のような手法を採用することができる。即ち、分割領域が上下や左右（その他、対比される位置関係）に分割されているかや、分割領域が任意の位置を中心とした領域とそれ以外の周囲の領域とに分割されているか等、撮影シーン判別に必要な各種分割状態を識別する、という手法を採用することができる。
【００２２】
また、シーン判別部４３は、複雑度条件を適用するにあたり、エッジ画像のデータを用いて、一画面又は各種領域のエッジ量を算出する。
つまり、シーン判別部４３は、エッジ画像のデータに基づいて、各種領域内のエッジ数をカウントすることで、当該各種領域内の夫々のエッジ量を検出することができる。
【００２３】
露出設定部４４は、シーン判別部４３により判別された撮影シーンにとって最適な露出となるように、電子カメラ１１に対してカメラ制御を実行する。
このように、電子カメラ１１に対するカメラ制御（自動露出補正）において、精度のよい撮影シーンを用いることができるので、最適な露出補正を実現することができる。
【００２４】
以上、ＡＥ制御部３２において機能する加工画像生成部４１乃至露出設定部４４について説明した。なお、以下、このような加工画像生成部４１乃至露出設定部４４による一連の処理を、以下、「シーン毎露出適正処理」と呼ぶ。
【００２５】
画像認識部３３は、ＩＳＰ３１から出力されたカラー画像のデータに基づいて、当該カラー画像に含まれる各種オブジェクトを認識する。なお、画像認識部３３によるこのような処理を、以下「画像認識処理」と呼ぶ。画像認識処理の詳細については、図１５を参照して後述する。
【００２６】
以上、図１を用いて、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１Ａの構成例について説明した。
次に、このような情報処理装置１Ａが実行する処理のうち、シーン毎露出適正処理について、図２以降の図面を参照して説明する。
【００２７】
図２は、図１の情報処理装置１Ａにより実行されるシーン毎露出適正処理を説明するフローチャートである。
【００２８】
電子カメラ１１により撮影された原画像のデータが、ＩＳＰ３１に入力され、輝度情報としてＡＥ制御部３２に供給されると、シーン毎露出適正処理が開始され、次のようなステップＳ１の処理が実行される。
【００２９】
ステップＳ１において、ＳｏＣ１２の加工画像生成部４１は、ＩＳＰ３１から出力された輝度情報に基づいて、加工画像のデータを生成する。このようなステップＳ１における加工画像生成部４１の処理を、以下「加工画像生成処理」と呼ぶ。加工画像生成処理の詳細については、図３を用いて後述する。
【００３０】
ステップＳ２において、判別条件特定部４２は、ステップＳ１において生成された加工画像のデータから、撮影シーンの判別条件を特定する。
【００３１】
ステップＳ３において、シーン判別部４３は、ステップＳ２において特定された判別条件に基づいて、撮影シーンの複数のパターンの中から、原画像の撮影シーンを判別する。このようなステップＳ３におけるシーン判別部４３の処理を、以下「シーン判別処理」と呼ぶ。シーン判別処理の詳細については、図１３及び図１４を用いて後述する。
【００３２】
ステップＳ４において、露出設定部４４は、ステップＳ３において判別された撮影シーンに応じた露出設定処理を実行する。
【００３３】
以上、図２を用いてシーン毎露出適正処理の流れの概要について説明した。さらに以下、図３以降の図面を参照して、シーン毎露出適正処理のうち、ステップＳ１の加工画像生成処理、及びステップＳ３のシーン判別処理の夫々の詳細について説明する。
【００３４】
図３は、図２のシーン毎露出適正処理のうち加工画像生成処理の詳細を説明するフローチャートである。
【００３５】
ステップＳ１１において、加工画像生成部４１は、ＩＳＰ３１から出力された輝度情報を取得する。
【００３６】
ステップＳ１２において、加工画像生成部４１は、ステップＳ１１において取得した輝度情報に対して二値化処理を施すことで、二値化画像のデータを加工画像のデータとして生成する。
【００３７】
ステップＳ１３において、加工画像生成部４１は、ステップＳ１２において生成した二値化画像のデータに基づいて、明るい領域と暗い領域の各種分割状態（各領域間の位置関係）を特定する。
【００３８】
ステップＳ１４において、加工画像生成部４１は、ステップＳ１１において取得した輝度情報に対してエッジ検出処理を施すことで、エッジ画像のデータを加工画像のデータとして生成する。
【００３９】
ステップＳ１５において、加工画像生成部４１は、ステップＳ１４において生成したエッジ画像のデータに基づいて、一画面又は各種領域のエッジ量を算出する。
【００４０】
これにより、加工画像生成処理は終了となる。即ち、図２のステップＳ１の処理が終了し、処理はステップＳ２に進み、それ以降の処理が実行される。
【００４１】
ここで、図４乃至図１２を用いて、加工画像生成処理により生成される加工画像のデータの幾つかの具体例について説明する。
【００４２】
図４は、図３の加工画像生成処理のステップＳ１１において取得される輝度情報Ｅｉ１の具体例を示している。
図４の例の輝度情報Ｅｉ１は、図１のＩＳＰ３１から出力されると、図３の加工画像生成処理のステップＳ１１において、加工画像生成部４１により取得される。
【００４３】
図５は、図３の加工画像生成処理のステップＳ１２において、図４の例の輝度情報Ｅｉ１から生成された二値化画像Ｔｉ１を示す図である。
即ち、図３の加工画像生成処理のステップＳ１２において、加工画像生成部４１は、図４の例の輝度情報Ｅｉ１に対して二値化処理を施すことで、二値化画像Ｔｉ１のデータを生成する。
具体的には、加工画像生成部４１は、輝度情報Ｅｉ１のうち、明るい領域Ｌ１の各画素値を、画像のデータで表現可能な最大値に変換する一方、暗い領域Ｂ１の各画素値を、画像のデータで表現可能な最小値に変換することで、二値化画像Ｔｉ１のデータを生成する。
【００４４】
そして、図３の加工画像生成処理のステップＳ１３において、加工画像生成部４１は、この二値化画像Ｔｉ１のデータに基づいて、明るい領域Ｌ１と暗い領域Ｂ１の各種分割状態（各領域間の位置関係）として、画像の上側が明るく下側が暗い状態となっていることを特定する。
【００４５】
図６は、図３の加工画像生成処理のステップＳ１４において、図４の例の輝度情報Ｅｉ１から生成されたエッジ画像Ｅｇｉ１を示す図である。
即ち、図３の加工画像生成処理のステップＳ１２において、加工画像生成部４１は、図４の例の輝度情報Ｅｉ１に対してエッジ検出処理を施すことで、エッジ画像Ｅｇｉ１のデータを生成する。
具体的には、加工画像生成部４１は、輝度情報Ｅｉ１のうち、画像の明暗が大きくなる点（画素）をエッジＥ１として検出し、エッジＥ１の領域を第１の画素値の領域（図６の例では灰色の領域）、それ以外の領域を第２の画素値の領域（図６の例では黒色の領域）とすることで、エッジ画像Ｅｇｉ１のデータを生成する。
【００４６】
そして、図３の加工画像生成処理のステップＳ１５において、加工画像生成部４１は、このエッジ画像Ｅｇｉ１のデータに基づいて、一画面又は各種領域のエッジ量（エッジＥ１の領域を構成する画素の数に基づく量）を算出する。
【００４７】
これにより、加工画像生成処理は終了となる。即ち、図２のステップＳ１の処理が終了し、処理はステップＳ２に進み、それ以降の処理が実行される。
この場合、詳細については後述するが、図２のステップＳ３のシーン判別処理では、上述したステップＳ１３やステップＳ１５の処理結果に基づいて、撮影シーンは上述の「（ａ）画像の上側が明るく下側が暗いシーン」であると判別される。
【００４８】
図７は、図３の加工画像生成処理のステップＳ１１において取得される輝度情報Ｅｉ２の具体例を示している。
図７の例の輝度情報Ｅｉ２は、図１のＩＳＰ３１から出力されると、図３の加工画像生成処理のステップＳ１１において、加工画像生成部４１により取得される。
【００４９】
図８は、図３の加工画像生成処理のステップＳ１２において、図７の例の輝度情報Ｅｉ２から生成された二値化画像Ｔｉ２を示す図である。
即ち、図３の加工画像生成処理のステップＳ１２において、加工画像生成部４１は、図７の例の輝度情報Ｅｉ２に対して二値化処理を施すことで、二値化画像Ｔｉ２のデータを生成する。
具体的には、加工画像生成部４１は、輝度情報Ｅｉ２のうち、明るい領域Ｌ２の各画素値を、画像のデータで表現可能な最大値に変換する一方、暗い領域Ｂ２の各画素値を、画像のデータで表現可能な最小値に変換することで、二値化画像Ｔｉ２のデータを生成する。
【００５０】
そして、図３の加工画像生成処理のステップＳ１３において、加工画像生成部４１は、この二値化画像Ｔｉ２のデータに基づいて、明るい領域Ｌ２と暗い領域Ｂ２の各種分割状態（各領域間の位置関係）として、画像の周囲が暗く中心が明るい状態となっていることを特定する。
【００５１】
図９は、図３の加工画像生成処理のステップＳ１４において、図７の例の輝度情報Ｅｉ２から生成されたエッジ画像Ｅｇｉ２を示す図である。
即ち、図３の加工画像生成処理のステップＳ１２において、加工画像生成部４１は、図７の例の輝度情報Ｅｉ２に対してエッジ検出処理を施すことで、エッジ画像Ｅｇｉ２のデータを生成する。
具体的には、加工画像生成部４１は、輝度情報Ｅｉ２のうち、画像の明暗が大きくなる点（画素）をエッジＥ２として検出し、エッジＥ２の領域を第１の画素値の領域（図９の例では白色の領域）、それ以外の領域を第２の画素値の領域（図９の例では黒色の領域）とすることで、エッジ画像Ｅｇｉ２のデータを生成する。
【００５２】
そして、図３の加工画像生成処理のステップＳ１５において、加工画像生成部４１は、このエッジ画像Ｅｇｉ２のデータに基づいて、一画面又は各種領域のエッジ量（エッジＥ２の領域を構成する画素の数に基づく量）を算出する。
【００５３】
これにより、加工画像生成処理は終了となる。即ち、図２のステップＳ１の処理が終了し、処理はステップＳ２に進み、それ以降の処理が実行される。
この場合、詳細については後述するが、図２のステップＳ３のシーン判別処理では、上述したステップＳ１３やステップＳ１５の処理結果に基づいて、撮影シーンは上述の「（ｃ）画像の周囲が暗く中心が明るいシーン」であると判別される。
【００５４】
図１０は、図３の加工画像生成処理のステップＳ１１において取得される輝度情報Ｅｉ３の具体例を示している。
図１０の例の輝度情報Ｅｉ３は、図１のＩＳＰ３１から出力されると、図３の加工画像生成処理のステップＳ１１において、加工画像生成部４１により取得される。
【００５５】
図１１は、図３の加工画像生成処理のステップＳ１２において、図１０の例の輝度情報Ｅｉ３から生成された二値化画像Ｔｉ３を示す図である。
即ち、図３の加工画像生成処理のステップＳ１２において、加工画像生成部４１は、図１０の例の輝度情報Ｅｉ３に対して二値化処理を施すことで、二値化画像Ｔｉ３のデータを生成する。
具体的には、加工画像生成部４１は、輝度情報Ｅｉ３のうち、明るい領域Ｌ３の各画素値を、画像のデータで表現可能な最大値に変換する一方、暗い領域Ｂ３の各画素値を、画像のデータで表現可能な最小値に変換することで、二値化画像Ｔｉ３のデータを生成する。
【００５６】
そして、図３の加工画像生成処理のステップＳ１３において、加工画像生成部４１は、この二値化画像Ｔｉ３のデータに基づいて、明るい領域Ｌ３と暗い領域Ｂ３の各種分割状態（各領域間の位置関係）として、画像の周囲が明るく中心が暗い状態となっていることを特定する。
【００５７】
図１２は、図３の加工画像生成処理のステップＳ１４において、図１０の例の輝度情報Ｅｉ３から生成されたエッジ画像Ｅｇｉ３を示す図である。
即ち、図３の加工画像生成処理のステップＳ１２において、加工画像生成部４１は、図１０の例の輝度情報Ｅｉ３に対してエッジ検出処理を施すことで、エッジ画像Ｅｇｉ３のデータを生成する。
具体的には、加工画像生成部４１は、輝度情報Ｅｉ３のうち、画像の明暗が大きくなる点（画素）をエッジＥ３として検出し、エッジＥ３の領域を第１の画素値の領域（図１２の例では灰色の領域）、それ以外の領域を第２の画素値の領域（図１２の例では黒色の領域）とすることで、エッジ画像Ｅｇｉ３のデータを生成する。
【００５８】
そして、図３の加工画像生成処理のステップＳ１５において、加工画像生成部４１は、このエッジ画像Ｅｇｉ３のデータに基づいて、一画面又は各種領域のエッジ量（エッジＥ３の領域を構成する画素の数に基づく量）を算出する。
【００５９】
これにより、加工画像生成処理は終了となる。即ち、図２のステップＳ１の処理が終了し、処理はステップＳ２に進み、それ以降の処理が実行される。
この場合、詳細については後述するが、図２のステップＳ３のシーン判別処理では、上述したステップＳ１３やステップＳ１５の処理結果に基づいて、撮影シーンは上述の「（ｂ）画像の周囲が明るく中心が暗いシーン」であると判別される。
【００６０】
以上、図３乃至図１２を用いて、図２のシーン毎露出適正処理のステップＳ１の加工画像生成処理の詳細ついて説明した。
このようなステップＳ１の加工画像生成処理が終了すると、ステップＳ２において、ステップＳ１において生成された加工画像のデータから、撮影シーンの判別条件が特定される。
そして、ステップＳ３においてシーン判別処理が実行される。即ち、ステップＳ２において特定された判別条件に基づいて、撮影シーンの複数のパターンの中から、原画像の撮影シーンが判別される。
そこで、以下、シーン判別処理の詳細について説明する。
【００６１】
なお、ここでは、ステップＳ２では、撮影シーンの判別条件として、第１判別条件と第２判別条件のうち何れか一方が特定されるものとする。
第１判別条件とは、明るい領域と暗い領域の各種分割状態（各領域間の位置関係）に関する条件、即ち「分割状態条件」のみを用いる条件である。
第２判別条件とは、「分割状態条件」に加えてさらに、特定領域におけるエッジ量に基づく当該特定領域の複雑度に関する条件、即ち「複雑度条件」を組み合わせて用いる条件である。
【００６２】
ステップＳ２において、第１判別条件が特定された場合には、ステップＳ３のシーン判別処理として、図１３のフローチャートに従った処理が実行される。なお以下、図１３に示すシーン判別処理を「第１判別条件用シーン判別処理」と呼ぶ。
これに対して、ステップＳ２において、第２判別条件が特定された場合には、ステップＳ３のシーン判別処理として、図１４のフローチャートに従った処理が実行される。なお以下、図１４に示すシーン判別処理を「第２判別条件用シーン判別処理」と呼ぶ。
【００６３】
以下、図１３の第１判別条件用シーン判別処理と、図１４の第２判別条件用シーン判別処理との夫々について、その順番に個別に説明していく。
【００６４】
図１３は、図２のシーン毎露出適正処理のうち、ステップＳ２において第１判別条件が特定された場合にステップＳ３のシーン判別処理として実行される第１判別条件用シーン判別処理の詳細を説明するフローチャートである。
【００６５】
ステップＳ４１において、シーン判別部４３は、二値化画像のデータから得られる明るい領域と暗い領域の分割状態が、閾値Ａに基づく条件に一致しているか否かを判定する。
閾値Ａに基づく条件に一致していないと判定された場合、ステップＳ４１においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ４３に進む。なお、ステップＳ４３以降の処理は後述する。
これに対して、閾値Ａに基づく条件に一致していると判定された場合、処理はステップＳ４２に進む。
ステップＳ４２において、シーン判別部４３は、原画像の撮影シーンは撮影シーン１であると判別する。これにより、第１判別条件用シーン判別処理は終了する。即ち、図２のステップＳ３の処理は終了し、処理はステップＳ４に進む。
【００６６】
上述したように、閾値Ａに基づく条件に一致していないと判定された場合、ステップＳ４１においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ４３に進む。
ステップＳ４３において、シーン判別部４３は、二値化画像のデータから得られる明るい領域と暗い領域の分割状態が、閾値Ｂに基づく条件に一致しているか否かを判定する。
閾値Ｂに基づく条件に一致していないと判定された場合、ステップＳ４３においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ４５に進む。なお、ステップＳ４５以降の処理は後述する。
これに対して、閾値Ｂに基づく条件に一致していると判定された場合、処理はステップＳ４４に進む。
ステップＳ４４において、シーン判別部４３は、原画像の撮影シーンは撮影シーン２であると判別する。これにより、第１判別条件用シーン判別処理は終了する。即ち、図２のステップＳ３の処理は終了し、処理はステップＳ４に進む。
【００６７】
上述したように、閾値Ｂに基づく条件に一致していないと判定された場合、ステップＳ４３においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ４５に進む。
ステップＳ４５において、シーン判別部４３は、二値化画像のデータから得られる明るい領域と暗い領域の分割状態が、閾値Ｃに基づく条件に一致しているか否かを判定する。
閾値Ｃに基づく条件に一致していないと判定された場合、ステップＳ４５においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ４７に進む。なお、ステップＳ４７以降の処理は後述する。
これに対して、閾値Ｃに基づく条件に一致していると判定された場合、処理はステップＳ４６に進む。
ステップＳ４６において、シーン判別部４３は、原画像の撮影シーンは撮影シーン３であると判別する。これにより、第１判別条件用シーン判別処理は終了する。即ち、図２のステップＳ３の処理は終了し、処理はステップＳ４に進む。
【００６８】
上述したように、閾値Ｃに基づく条件に一致していないと判定された場合、ステップＳ４５においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ４７に進む。
ステップＳ４７において、シーン判別部４３は、原画像の撮影シーンは撮影シーン４であると判別する。
【００６９】
これにより、第１判別条件用シーン判別処理は終了する。即ち、図２のステップＳ３の処理は終了し、処理はステップＳ４に進み、それ以降の処理が実行される。
このように、二値化画像のデータから得られる明るい領域と暗い領域の分割状態に基づいて各閾値によって撮影シーンを判断することができる。その結果、精度よく適切に撮影シーンを判定することができる。
【００７０】
以上、図１３を用いて第１判別条件用シーン判別処理の流れについて説明した。次に、図１４を用いて第２判別条件用シーン判別処理の流れを説明する。
【００７１】
図１４は、図２のシーン毎露出適正処理のうちステップＳ２において第２判別条件が特定された場合にステップＳ３のシーン判別処理として実行される第２判別条件用シーン判別処理の詳細を説明するフローチャートである。
【００７２】
ステップＳ６１において、シーン判別部４３は、エッジ画像のデータから得られる特定領域におけるエッジ量が、エッジ検出量Ａに基づく条件に該当しているか否かを判定する。
エッジ検出量Ａに基づく条件に該当していないと判定された場合、ステップＳ６１においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ６４に進む。なお、ステップＳ６４以降の処理は後述する。
これに対して、エッジ検出量Ａに基づく条件に該当していると判定された場合、処理はステップＳ６２に進む。
ステップＳ６２において、シーン判別部４３は、二値化画像のデータから得られる明るい領域と暗い領域の分割状態が、閾値Ａに基づく条件に該当しているか否かを判定する。
閾値Ａに基づく条件に該当していないと判定された場合、ステップＳ６２においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ６４に進む。なお、ステップＳ６４以降の処理は後述する。
これに対して、閾値Ａに基づく条件に該当していると判定された場合、処理はステップＳ６３に進む。
ステップＳ６３において、シーン判別部４３は、原画像の撮影シーンは撮影シーン１であると判別する。これにより、第２判別条件用シーン判別処理は終了する。即ち、図２のステップＳ３の処理は終了し、処理はステップＳ４に進む。
【００７３】
上述したように、エッジ検出量Ａに基づく条件に該当していないと判定された場合又は閾値Ａに基づく条件に該当していないと判定された場合、ステップＳ６１又はステップＳ６２においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ６４に進む。
【００７４】
ステップＳ６４において、シーン判別部４３は、エッジ画像のデータから得られる特定領域におけるエッジ量が、エッジ検出量Ｂに基づく条件に該当しているか否かを判定する。
エッジ検出量Ｂに基づく条件に該当していないと判定された場合、ステップＳ６４においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ６７に進む。なお、ステップＳ６７以降の処理は後述する。
これに対して、エッジ検出量Ｂに基づく条件に該当していると判定された場合、処理はステップＳ６５に進む。
ステップＳ６５において、シーン判別部４３は、二値化画像のデータから得られる明るい領域と暗い領域の分割状態が、閾値Ｂに基づく条件に該当しているか否かを判定する。
閾値Ｂに基づく条件に該当していないと判定された場合、ステップＳ６５においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ６７に進む。なお、ステップＳ６７以降の処理は後述する。
これに対して、閾値Ｂに基づく条件に該当していると判定された場合、処理はステップＳ６６に進む。
ステップＳ６６において、シーン判別部４３は、原画像の撮影シーンは撮影シーン２であると判別する。これにより、第２判別条件用シーン判別処理は終了する。即ち、図２のステップＳ３の処理は終了し、処理はステップＳ４に進む。
【００７５】
上述したように、エッジ検出量Ｂに基づく条件に該当していないと判定された場合又は閾値Ｂに基づく条件に該当していないと判定された場合、ステップＳ６４又はステップＳ６５においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ６７に進む。
【００７６】
ステップＳ６７において、シーン判別部４３は、エッジ画像のデータから得られる特定領域におけるエッジ量が、エッジ検出量Ｃに基づく条件に該当しているか否かを判定する。
エッジ検出量Ｃに基づく条件に該当していないと判定された場合、ステップＳ６７においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ７０に進む。なお、ステップＳ７０以降の処理は後述する。
これに対して、エッジ検出量Ｃに基づく条件に該当していると判定された場合、処理はステップＳ６８に進む。
ステップＳ６８において、シーン判別部４３は、二値化画像のデータから得られる明るい領域と暗い領域の分割状態が、閾値Ｃに基づく条件に該当しているか否かを判定する。
閾値Ｃに基づく条件に該当していないと判定された場合、ステップＳ６８においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ７０に進む。なお、ステップＳ７０以降の処理は後述する。
これに対して、閾値Ｃに基づく条件に該当していると判定された場合、処理はステップＳ６９に進む。
ステップＳ６９において、シーン判別部４３は、原画像の撮影シーンは撮影シーン３であると判別する。これにより、第２判別条件用シーン判別処理は終了する。即ち、図２のステップＳ３の処理は終了し、処理はステップＳ４に進む。
【００７７】
上述したように、エッジ検出量Ｃに基づく条件に該当していないと判定された場合又は閾値Ｃに基づく条件に該当していないと判定された場合、ステップＳ６７又はステップＳ６８においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ７０に進む。
【００７８】
ステップＳ７０において、シーン判別部４３は、エッジ画像のデータから得られる特定領域におけるエッジ量が、エッジ検出量Ｄに基づく条件に該当しているか否かを判定する。
エッジ検出量Ｄに基づく条件に該当していないと判定された場合、ステップＳ７０においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ７３に進む。なお、ステップＳ７３以降の処理は後述する。
これに対して、エッジ検出量Ｄに基づく条件に該当していると判定された場合、処理はステップＳ７１に進む。
ステップＳ７１において、シーン判別部４３は、二値化画像のデータから得られる明るい領域と暗い領域の分割状態が、閾値Ｄに基づく条件に該当しているか否かを判定する。
閾値Ｄに基づく条件に該当していないと判定された場合、ステップＳ７１においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ７３に進む。なお、ステップＳ７３以降の処理は後述する。
これに対して、閾値Ｄに基づく条件に該当していると判定された場合、処理はステップＳ７２に進む。
ステップＳ７２において、シーン判別部４３は、原画像の撮影シーンは撮影シーン４であると判別する。これにより、第２判別条件用シーン判別処理は終了する。即ち、図２のステップＳ３の処理は終了し、処理はステップＳ４に進む。
【００７９】
上述したように、エッジ検出量Ｄに基づく条件に該当していないと判定された場合又は閾値Ｄに基づく条件に該当していないと判定された場合、ステップＳ７０又はステップＳ７１においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ７３に進む。
【００８０】
ステップＳ７３において、シーン判別部４３は、原画像の撮影シーンは撮影シーン５であると判別する。
【００８１】
これにより、第２判別条件用シーン判別処理は終了する。即ち、図２のステップＳ３の処理は終了し、処理はステップＳ４に進み、それ以降の処理が実行される。
このように、二値化画像のデータから得られる明るい領域と暗い領域との分割状態及びエッジ画像のデータから得られる特定領域におけるエッジ量による当該特定領域の複雑度に基づいて撮影シーンを判断することができる。その結果、精度よく適切に撮影シーンを判定することができる。
【００８２】
以上、図２乃至図１４を用いて、情報処理装置１Ａが実行する処理のうちシーン毎露出適正処理について説明した。次に、情報処理装置１Ａが実行する処理のうち、画像認識処理について、図１５を参照して説明する。
【００８３】
図１５は、図１の情報処理装置１Ａにより実行される画像認識処理を説明するフローチャートである。
【００８４】
ここで、図１５の画像認識処理では、画像認識部３３は、ＩＳＰ３１から出力されたカラー画像のデータに基づいて、当該カラー画像に含まれる各種オブジェクトを、次の（Ａ）〜（Ｃ）の夫々のパターンのうち何に該当するのかを、パターン判定Ａ〜Ｃの夫々を用いて認識するものとする。
（Ａ）顔
（Ｂ）信号機
（Ｃ）標識
なお、画像認識処理で認識可能なオブジェクトのパターンは、各種パターン認識を採用することで、上述のパターン（Ａ）〜（Ｃ）を含め２以上の任意の種類の任意の組み合わせを採用することができる。
【００８５】
電子カメラ１１により撮影された原画像のデータが、ＩＳＰ３１に入力され、カラー画像のデータとして画像認識部３３に供給されると、画像認識処理が開始され、次のようなステップＳ８１の処理が実行される。
【００８６】
ステップＳ８１において、画像認識部３３は、ＩＳＰ３１から出力されたカラー画像のデータに対してパターン判定Ａにて「（Ａ）顔」のパターンとマッチングするか否かを判定する。
パターン判定Ａにて「（Ａ）顔」のパターンとマッチングしないと判定された場合、ステップＳ８１においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ８５に進む。なお、ステップＳ８５以降の処理は後述する。
これに対して、パターン判定Ａにて「（Ａ）顔」のパターンとマッチングすると判定された場合、処理はステップＳ８２に進む。
ステップＳ８２において、画像認識部３３は、ＩＳＰ３１から出力されたカラー画像のデータに基づく輝度情報に対して二値化処理を施すことで、二値化画像のデータを加工画像のデータとして生成する。
ステップＳ８３において、画像認識部３３は、ステップＳ８２において生成した二値化画像のデータに対して、色判定Ａに必要な条件を有しているか否かを判定する。
色判定Ａに必要な条件を有していないと判定された場合、ステップＳ８３においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ８５に進む。なお、ステップＳ８５以降の処理は後述する。
これに対して、色判定Ａに必要な条件を有していると判定された場合、画像認識部３３は、ＩＳＰ３１から出力されたカラー画像のデータのうち所定の領域が「（Ａ）顔」のパターンの色を有しているか否かという判定を、色判定Ａとして行う。「（Ａ）顔」のパターンの色を有していないと判定された場合、ステップＳ８３においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ８５に進む。「（Ａ）顔」のパターンの色を有していると判定された場合、処理はステップＳ８４に進む。
ステップＳ８４において、画像認識部３３は、ＩＳＰ３１から出力されたカラー画像のデータ（原画像のデータ）には、「（Ａ）顔」のパターンのオブジェクトが含まれていると認識する。
【００８７】
上述したように、ステップＳ８１又はステップＳ８３においてＮＯであると判定された場合、処理はステップＳ８５に進む。
ステップＳ８５において、画像認識部３３は、ＩＳＰ３１から出力されたカラー画像のデータに対してパターン判定Ｂにて「（Ｂ）信号機」のパターンとマッチングするか否かを判定する。
パターン判定Ｂにて「（Ｂ）信号機」のパターンとマッチングしないと判定された場合、ステップＳ８５においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ８９に進む。なお、ステップＳ８９以降の処理は後述する。
これに対して、パターン判定Ｂにて「（Ｂ）信号機」のパターンとマッチングすると判定された場合、処理はステップＳ８６に進む。
ステップＳ８６において、画像認識部３３は、ＩＳＰ３１から出力されたカラー画像のデータに基づく輝度情報に対して二値化処理を施すことで、二値化画像のデータを加工画像のデータとして生成する。
ステップＳ８７において、画像認識部３３は、ステップＳ８６において生成した二値化画像のデータに対して、色判定Ｂに必要な条件を有しているか否かを判定する。
色判定Ｂに必要な条件を有していないと判定された場合、ステップＳ８７においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ８９に進む。なお、ステップＳ８９以降の処理は後述する。
これに対して、色判定Ｂに必要な条件を有していると判定された場合、画像認識部３３は、ＩＳＰ３１から出力されたカラー画像のデータのうち所定の領域が「（Ｂ）信号機」のパターンの色を有しているか否かという判定を、色判定Ｂとして行う。「（Ｂ）信号機」のパターンの色を有していないと判定された場合、ステップＳ８７においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ８９に進む。「（Ｂ）信号機」のパターンの色を有していると判定された場合、処理はステップＳ８８に進む。
ステップＳ８８において、画像認識部３３は、ＩＳＰ３１から出力されたカラー画像のデータ（原画像のデータ）には、「（Ｂ）信号機」のパターンのオブジェクトが含まれていると認識する。
【００８８】
上述したように、ステップＳ８５又はステップＳ８７においてＮＯであると判定された場合、処理はステップＳ８９に進む。
ステップＳ８９において、画像認識部３３は、ＩＳＰ３１から出力されたカラー画像のデータに対してパターン判定Ｃにて「（Ｃ）標識」のパターンとマッチングするか否かを判定する。
パターン判定Ｃにて「（Ｃ）標識」のパターンとマッチングしないと判定された場合、ステップＳ８９においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ１０２に進む。なお、ステップＳ１０２以降の処理は後述する。
これに対して、パターン判定Ｃにて「（Ｃ）標識」のパターンとマッチングすると判定された場合、処理はステップＳ９９に進む。
ステップＳ９９において、画像認識部３３は、ＩＳＰ３１から出力されたカラー画像のデータに基づく輝度情報に対して二値化処理を施すことで、二値化画像のデータを加工画像のデータとして生成する。
ステップＳ１００において、画像認識部３３は、ステップＳ９９において生成した二値化画像のデータに対して、色判定Ｃに必要な条件を有しているか否かを判定する。
色判定Ｃに必要な条件を有していないと判定された場合、ステップＳ１００においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ１０２に進む。なお、ステップＳ１０２以降の処理は後述する。
これに対して、色判定Ｃに必要な条件を有していると判定された場合、画像認識部３３は、ＩＳＰ３１から出力されたカラー画像のデータのうち所定の領域が「（Ｃ）標識」のパターンの色を有しているか否かという判定を、色判定Ｃとして行う。「（Ｃ）標識」のパターンの色を有していないと判定された場合、ステップＳ１００においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ１０２に進む。「（Ｃ）標識」のパターンの色を有していると判定された場合、処理はステップＳ１０１に進む。
ステップＳ１０１において、画像認識部３３は、ＩＳＰ３１から出力されたカラー画像のデータ（原画像のデータ）には、「（Ｃ）標識」のパターンのオブジェクトが含まれていると認識する。
【００８９】
上述したように、ステップＳ８９又はステップＳ１００においてＮＯであると判定された場合、処理はステップＳ１０２に進む。
ステップＳ１０２において、画像認識部３３は、ＩＳＰ３１から出力されたカラー画像のデータ（原画像のデータ）には、その他のパターンのオブジェクトが含まれていると認識する。これにより、画像認識処理は終了する。
従って、色情報からの画像解析と、二値化処理による輪郭抽出が可能なため、認識判定へ応用することができる。その結果、顔認識や道路の信号機、標識等を画像認識することができる。
【００９０】
ここで、図１６乃至図２１を用いて、画像認識処理により認識されるカラー画像の幾つかの具体例について説明する。
【００９１】
図１６は、図１５の画像認識処理の認識対象のカラー画像Ｃｉ１の具体例を示している。
図１６の例のカラー画像Ｃｉ１のデータは、図１のＩＳＰ３１から出力されると、画像認識部３３により取得される。
カラー画像Ｃｉ１は、パターン判定Ａにて「（Ａ）顔」のパターンとマッチングすると判定される（図１５のステップＳ８１ＹＥＳ）。
これにより、図１５のステップＳ８２において図１７に示される二値化画像Ｃｔ１のデータが生成される。
図１７は、図１５の画像認識処理のステップＳ８２において、図１６の例のカラー画像Ｃｉ１に基づく輝度情報から生成された二値化画像Ｃｔ１を示す図である。
図１７の例の二値化画像Ｃｔ１のデータに対して、色判定Ａに必要な条件を有していると判定され、色判定Ａが行われる（ステップＳ８３ＹＥＳ）。色判定Ａに必要な条件とは、二値化画像Ｃｔ１の中に領域Ｆのような領域が存在することである。色判定Ａとは、二値化画像Ｃｔ１のうち領域Ｆが「（Ａ）顔」のパターンの色を有しているか否かを判定するものをいう。
そして、図１６の例のカラー画像Ｃｉ１には「（Ａ）顔」が含まれていると認識される（ステップＳ８４）。
【００９２】
図１８は、図１５の画像認識処理の認識対象のカラー画像Ｃｉ２の具体例を示している。
図１８の例のカラー画像Ｃｉ２のデータは、図１のＩＳＰ３１から出力されると、画像認識部３３により取得される。
カラー画像Ｃｉ２は、パターン判定Ｂにて「（Ｂ）信号機」のパターンとマッチングすると判定される（図１５のステップＳ８５ＹＥＳ）。
これにより、図１５のステップＳ８６において図１９に示される二値化画像Ｃｔ２のデータが生成される。
図１９は、図１５の画像認識処理のステップＳ８６において、図１８の例のカラー画像Ｃｉ２に基づく輝度情報から生成された二値化画像Ｃｔ２を示す図である。
図１９の例の二値化画像Ｃｔ２のデータに対して、色判定Ｂに必要な条件を有していると判定され、色判定Ｂが行われる（ステップＳ８７ＹＥＳ）。色判定Ｂに必要な条件とは、二値化画像Ｃｔ２の中に領域Ｓのような領域が存在することである。色判定Ｂとは、二値化画像Ｃｔ２のうち領域Ｓが「（Ｂ）信号機」のパターンの色を有しているか否かを判定するものをいう。
そして、図１８の例のカラー画像Ｃｉ２には「（Ｂ）信号機」が含まれていると認識される（ステップＳ８８）。
【００９３】
図２０は、図１５の画像認識処理の認識対象のカラー画像Ｃｉ３の具体例を示している。
図２０の例のカラー画像Ｃｉ３のデータは、図１のＩＳＰ３１から出力されると、画像認識部３３により取得される。
カラー画像Ｃｉ３は、パターン判定Ｃにて「（Ｃ）標識」のパターンとマッチングすると判定される（図１５のステップＳ８９ＹＥＳ）。
これにより、図１５のステップＳ９９において図２１に示される二値化画像Ｃｔ３のデータが生成される。
図２１は、図１５の画像認識処理のステップＳ９９において、図２０の例のカラー画像Ｃｉ３に基づく輝度情報から生成された二値化画像Ｃｔ３を示す図である。
図２１の例の二値化画像Ｃｔ３のデータに対して、色判定Ｃに必要な条件を有していると判定され、色判定Ｃが行われる（ステップＳ１００ＹＥＳ）。色判定Ｃに必要な条件とは、二値化画像Ｃｔ３の中に領域Ｈ１と領域Ｈ２の夫々のような領域が存在することである。色判定Ｃとは、二値化画像Ｃｔ３のうち領域Ｈ１と領域Ｈ２の夫々が「（Ｃ）標識」のパターンの色を有しているか否かを判定するものをいう。
そして、図２０の例のカラー画像Ｃｉ３には「（Ｃ）標識」が含まれていると認識される（ステップＳ１０１）。
【００９４】
以上本発明の情報処理装置の一実施形態について説明したが、本発明は上述した本実施形態に限るものではない。また、本実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙に過ぎず、本発明による効果は、本実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【００９５】
例えば、上述の本実施形態では、撮影シーンの判別結果の用途として露出補正を用いているが、これに特に制限されない。例えばホワイトバランス（ＡＷＢ：Ａｕｔｏ  Ｗｈｉｔｅ  Ｂａｌａｎｃｅ）の処理、ノイズリダクション、自動車等の運転の補助に用いられてもよい。
【００９６】
また、図１に示すハードウェア構成は、本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。
【００９７】
また、図１に示すブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理装置１Ａに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのようなブロックを用いるのかは、特に図１の例に限定されない。
さらに、ブロックの存在場所も、図１に限定されず、任意でよい。
そして、１つのブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェアとの組み合わせで構成してもよい。
【００９８】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。
【００９９】
以上まとめると、本発明が適用される情報処理装置１Ａは、次のような構成を取れば足り、各種各様な実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置（例えば図１の情報処理装置１Ａ）は、
所定の撮像デバイスにより撮影された結果得られる原画像のデータから１以上の加工画像のデータを生成する加工画像生成手段（例えば図１の加工画像生成部４１）と、
前記１以上の加工画像のデータから、前記原画像の撮影シーンを判別するための１以上の条件を特定する判別条件特定手段（例えば図１の判別条件特定部４２）と、
特定された前記１以上の条件に基づいて、前記原画像の前記撮影シーンを判別するシーン判別手段（例えば図１のシーン判別部４３）と、
を備える、情報処理装置であれば足りる。
これにより、電子カメラで撮影された画像のデータを用いて、精度よく適切に撮影シーンを判定することができる。その結果、適切な露出補正を実現することができる。
【０１００】
また、情報処理装置は、
前記加工画像生成手段が前記原画像のデータのうち輝度情報に対して、前記原画像を動的に明るい領域と暗い領域に分割する二値化処理を施すことで、二値化画像のデータを前記加工画像のデータとして生成するようにしてもよい。
これにより、二値化画像のデータから得られる明るい領域と暗い領域の分割状態に基づいて各閾値によって撮影シーンを判定することができる。その結果、精度よく適切に撮影シーンを判定することができる。
【０１０１】
また、情報処理装置は、
前記加工画像生成手段が前記原画像の明暗が大きくなる点を検出し、検出した前記点をエッジとして認識することで、エッジ画像のデータを前記加工画像のデータとして生成するようにしてもよい。
これにより、エッジ画像のデータから得られる特定領域におけるエッジ量による当該特定領域の複雑度に基づいて撮影シーンを判定することができる。その結果、精度よく適切に撮影シーンを判定することができる。
【０１０２】
また、情報処理装置は、
前記原画像のデータのうち色情報に対する画像解析及び輝度情報に対する二値化処理を実行し、その実行結果に基づいて前記原画像に含まれる１以上のオブジェクトを認識する
画像認識手段（例えば、図１の画像認識部３３）をさらに備えるようにしてもよい。
これにより、色情報からの画像解析と、二値化処理による輪郭抽出が可能となる。その結果、認識判定へ応用することができ、顔認識や道路の信号機、標識等を画像認識することができる。
【符号の説明】
【０１０３】
１Ａ・・・  情報処理装置
１１・・・  電子カメラ
１２・・・  ＳｏＣ
２１・・・  レンズ
２２・・・  撮像素子
３１・・・  ＩＳＰ
３２・・・  ＡＥ制御部
３３・・・  画像認識部
４１・・・  加工画像生成部
４２・・・  判別条件特定部
４３・・・  シーン判別部
４４・・・  露出設定部
【図１】
2018064250.tif 000003
【図２】
2018064250.tif 000004
【図３】
2018064250.tif 000005
【図４】
2018064250.tif 000006
【図５】
2018064250.tif 000007
【図６】
2018064250.tif 000008
【図７】
2018064250.tif 000009
【図８】
2018064250.tif 000010
【図９】
2018064250.tif 000011
【図１０】
2018064250.tif 000012
【図１１】
2018064250.tif 000013
【図１２】
2018064250.tif 000014
【図１３】
2018064250.tif 000015
【図１４】
2018064250.tif 000016
【図１５】
2018064250.tif 000017
【図１６】
2018064250.tif 000018
【図１７】
2018064250.tif 000019
【図１８】
2018064250.tif 000020
【図１９】
2018064250.tif 000021
【図２０】
2018064250.tif 000022
【図２１】
2018064250.tif 000023