(57)【要約】【課題】画像のカテゴリー判別精度をよくすること。【解決手段】画像処理装置１は、カテゴリー判定対象画像に対して拡大または縮小処理を施して所定の撮影距離に相当する第１画像を得る構図変更手段１１と、構図変更手段１１によって構図変更された第１画像の特徴量を算出する特徴量算出手段１１と、特徴量算出手段１１によって算出された第１画像の特徴量に基づいてカテゴリー判定対象画像に対するカテゴリー判定を行う判定手段１１とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カテゴリー判定対象画像に対して拡大または縮小処理を施して所定の撮影距離に相当する第１画像を得る構図変更手段と、
前記構図変更手段によって構図変更された前記第１画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段によって算出された前記第１画像の特徴量に基づいて前記カテゴリー判定対象画像に対するカテゴリー判定を行う判定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記構図変更手段はさらに、サンプル画像に対して拡大または縮小処理を施して所定の撮影距離に相当する第２画像を取得し、
前記特徴量算出手段はさらに、前記構図変更手段によって構図変更された前記第２画像の特徴量を算出し、
前記特徴量算出手段によって算出された前記第２画像の特徴量に基づいてカテゴリー判定用の識別器を生成する識別器生成手段をさらに備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記判定手段は、前記識別器生成手段によって生成された前記識別器と、前記第１画像の特徴量との比較によって前記カテゴリー判定対象画像に対するカテゴリー判定を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
前記構図変更手段は、カテゴリーごとにあらかじめ定められている撮影距離に対応させて前記拡大または縮小処理を施すことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
前記構図変更手段は、前記拡大処理時にフォーカス調節エリアを含む所定範囲の画像を取得することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
カテゴリー判定対象画像に対して拡大または縮小処理を施して所定の撮影距離に相当する第１画像を得る構図変更処理と、
前記構図変更処理で構図変更した前記第１画像の特徴量を算出する特徴量算出処理と、
前記特徴量算出処理で算出した前記第１画像の特徴量に基づいて前記カテゴリー判定対象画像に対するカテゴリー判定を行う判定処理と、
をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像の特徴量に基づいて各画像の意味的分類（たとえば撮影シーン）を判別する技術が知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第７０３５４６７号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、サンプル画像データは、画像の特徴量を使用したＳＶＭ(Support Vector Machine)手法等の識別器によって分類される。サンプル画像の構図は撮影者によってまちまちであることから、同じ被写体の画像であっても構図の取り方によって異なる特徴量が算出されることがある。この場合、当該識別器を用いる画像の判別精度が劣化するという問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による画像処理装置は、カテゴリー判定対象画像に対して拡大または縮小処理を施して所定の撮影距離に相当する第１画像を得る構図変更手段と、構図変更手段によって構図変更された第１画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、特徴量算出手段によって算出された第１画像の特徴量に基づいてカテゴリー判定対象画像に対するカテゴリー判定を行う判定手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、画像のカテゴリー判別精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の一実施の形態による電子カメラの要部構成を説明するブロック図である。
【図２】メインＣＰＵが実行するカテゴリー判定処理の流れを説明するフローチャートである。
【図３】カテゴリー判定処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図４】学習処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図５】カテゴリーと撮影距離および画像最小サイズとの関係を例示する図である。
【図６】コンピュータ装置を例示する図である。
【図７】撮影距離の違いを説明する図である。
【図８】撮影距離の違いを説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。図１は、本発明の一実施の形態による電子カメラ１の要部構成を説明するブロック図である。電子カメラ１は、メインＣＰＵ１１によって制御される。
【０００９】
撮影レンズ２１は、撮像素子２２の撮像面上に被写体像を結像させる。撮像素子２２はＣＣＤイメージセンサなどで構成され、撮像面上の被写体像を撮像し、撮像信号を撮像回路２３へ出力する。撮像素子２２の撮像面には、それぞれＲ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）のカラーフィルタが画素位置に対応するように設けられている。撮像素子２２がカラーフィルタを通して被写体像を撮像するため、撮像素子２２から出力される光電変換信号は、ＲＧＢ表色系の色情報を有する。
【００１０】
撮像回路２３は、撮像素子２２から出力される光電変換信号に対するアナログ処理（ゲインコントロールなど）を行う他、内蔵するＡ／Ｄ変換回路でアナログ撮像信号をディジタルデータに変換する。
【００１１】
メインＣＰＵ１１は、各ブロックから出力される信号を入力して所定の演算を行い、演算結果に基づく制御信号を各ブロックへ出力する。画像処理回路１２は、たとえばＡＳＩＣとして構成され、撮像回路２３から入力されるディジタル画像信号に対して画像処理を行う。画像処理には、たとえば、輪郭強調や色温度調整（ホワイトバランス調整）処理、画像信号に対するフォーマット変換処理が含まれる。
【００１２】
画像圧縮回路１３は、画像処理回路１２による処理後の画像信号に対して、たとえばJPEG方式で所定の圧縮比率の画像圧縮処理を行う。表示画像作成回路１５は、撮像画像を液晶モニタ１６に表示させるための表示データを作成する。
【００１３】
バッファメモリ１４は、画像処理前後および画像処理途中のデータを一時的に格納する他、記録媒体３０へ記録する前の画像ファイルを格納したり、記録媒体３０から読み出した画像ファイルを格納したりするために使用される。
【００１４】
記録媒体３０は、電子カメラ１に対して着脱可能なメモリカードなどで構成される。記録媒体３０には、メインＣＰＵ１１からの指示によって撮影画像のデータおよびその情報を含む画像ファイルが記録される。記録媒体３０に記録された画像ファイルは、メインＣＰＵ１１からの指示によって読み出しが可能である。
【００１５】
フラッシュメモリ１９は、メインＣＰＵ１１が実行するプログラムや、メインＣＰＵ１１が行う処理に必要なデータなどが格納される。フラッシュメモリ１９が格納するプログラムやデータの内容は、メインＣＰＵ１１からの指示によって追加、変更が可能に構成されている。
【００１６】
操作部材１７は、電子カメラ１の各種ボタンやスイッチ類を含み、レリーズボタンの押下操作、モード切替スイッチの切換操作など、各操作部材の操作内容に応じた操作信号をメインＣＰＵ１１へ出力する。
【００１７】
ＧＰＳ装置１８は、メインＣＰＵ１１からの指示に応じてＧＰＳ衛星からの電波を受信し、受信信号をメインＣＰＵ１１へ出力する。メインＣＰＵ１１は、ＧＰＳ装置１８からの受信信号に基づいて所定の演算を行い、電子カメラ１の測位情報（緯度、経度、高度）を検出する。
【００１８】
電子カメラ１は、撮影時に撮像素子２２で取得された画像信号に所定の画像処理および圧縮処理を施し、圧縮処理後の画像データに、測位情報、および当該撮影画像に関する情報などを含む付加情報を付加した画像ファイルを生成するように構成されている。具体的には、JPEG形式の画像データを画像データ部に格納し、付加情報を付加情報部に格納したＥｘｉｆ形式の画像ファイルを生成する。Ｅｘｉｆ形式の画像ファイルは、JPEG画像フォーマットの画像データ内にサムネイル画像や付加情報データを埋め込むようにしたものである。生成した画像ファイルは、記録媒体３０に格納される。
【００１９】
また、電子カメラ１は撮影モードと再生モードとが切替え可能に構成される。撮影モードは、被写体像を撮影し、撮影画像のデータを記録媒体３０に画像ファイルとして保存する動作モードである。再生モードは、撮影済みの画像データを記録媒体３０から読み出すなどして、画像データによる再生画像を液晶モニタ１６に表示するモードである。
【００２０】
＜撮影画像のカテゴリー判定＞
本実施形態の電子カメラ１は、撮影画像をグルーピングする機能を備える。具体的には、記録媒体３０に記録済みの画像ファイルに対してカテゴリー判定を行い、判定後の画像ファイルをカテゴリーごとに設けたフォルダ内に格納する。なお、画像ファイルをカテゴリーごとに設けたフォルダ内に格納しなくても、画像ファイルの管理テーブルを作成し、該テーブルに画像ファイルに対するカテゴリー情報を格納するようにしてもよい。
【００２１】
図２は、メインＣＰＵ１１が実行するカテゴリー判定処理の流れを説明するフローチャートである。メインＣＰＵ１１は、操作部材１７からカテゴリー判定処理の実行を指示する操作信号が入力されると、図２による処理を開始する。
【００２２】
図２のステップＳ１０において、メインＣＰＵ１１は、学習するか否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、操作部材１７から学習指示が入力された場合にステップＳ１０を肯定判定してステップＳ４０へ進む。メインＣＰＵ１１は、操作部材１７から学習指示が入力されない場合には、ステップＳ１０を否定判定してステップＳ２０へ進む。
【００２３】
ステップＳ２０において、メインＣＰＵ１１は、カテゴリー判定するか否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、操作部材１７からカテゴリー判定指示が入力された場合にステップＳ２０を肯定判定してステップＳ３０へ進む。メインＣＰＵ１１は、操作部材１７からカテゴリー判定指示が入力されない場合には、ステップＳ２０を否定判定して図２による処理を終了する。
【００２４】
ステップＳ３０において、メインＣＰＵ１１は、カテゴリー判定処理を行って図２による処理を終了する。カテゴリー判定処理の詳細については後述する。上述したステップＳ１０を否定判定して進むステップＳ４０において、メインＣＰＵ１１は、学習処理を行って図２による処理を終了する。学習処理の詳細については後述する。
【００２５】
＜カテゴリー判定処理＞
画像に対するカテゴリー判定処理（Ｓ３０）の詳細について、図３に例示するフローチャートを参照して説明する。メインＣＰＵ１１は、たとえば、カテゴリー判定の対象とする画像ファイルのデータを記録媒体３０から読出してバッファメモリ１４に展開し、図３による処理を起動させる。図３のステップＳ３１において、メインＣＰＵ１１は、カテゴリー識別器を選択するとともに、対応するカテゴリー撮影距離を示す情報を取得してステップＳ３２へ進む。
【００２６】
カテゴリー識別器の選択は、あらかじめ有しているカテゴリー識別器を順番に選択する。選択順は、たとえば、グルーピングされている画像数が多いカテゴリーに対応する識別器を先に選ぶ。カテゴリー撮影距離を示す情報は、あらかじめカテゴリーごとに決められている撮影距離を示すものである。図５はカテゴリーと撮影距離との関係を例示する図である。たとえば、カテゴリー「花（クローズアップ）」の場合の撮影距離は１００cm、カテゴリー「花（一般）」の場合の撮影距離は５００cm、カテゴリー「虫」の場合の撮影距離は１００cm、カテゴリー「犬」の場合の撮影距離は１０００cmとする。カテゴリー識別器情報およびカテゴリー撮影距離を示す情報は、それぞれフラッシュメモリ１９に記録されている。
【００２７】
ステップＳ３２において、メインＣＰＵ１１は、バッファメモリ１４に展開している判定対象画像をリサイズ処理する。具体的には、ステップＳ３１で取得しているカテゴリー撮影距離（たとえば、カテゴリー「花（クローズアップ）」の場合には撮影距離１００cm）に基づいてリサイズ処理することにより、判定対象画像の構図を揃えてステップＳ３３へ進む。リサイズ処理は、判定対象画像が拡大写真に相当する（上記例で撮影距離が１００cmより短い）場合は画像の縮小処理に相当し、判定対象画像が広角写真に相当する（上記例で撮影距離が１００cmより長い）場合は画像の一部を拡大する処理に対応する。
【００２８】
画像の一部は、たとえば、撮影時に採用されたフォーカスエリア（撮影画面のうちフォーカス調節情報の取得に用いられた領域）を中心とする所定範囲とする。なお、撮影画面内の複数のフォーカス調節領域においてそれぞれフォーカス調節情報が取得されている場合には、最至近の被写体に対応する領域を中心とする所定範囲にしてもよい。
【００２９】
ステップＳ３３において、メインＣＰＵ１１は、リサイズ後の画像が元画像より大きいか否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、リサイズ後の画像が元画像より大きい場合にステップＳ３３を肯定判定してステップＳ３９へ進み、リサイズ後の画像が元画像より大きくない場合にはステップＳ３３を否定判定してステップＳ３４へ進む。
【００３０】
ステップＳ３９において、メインＣＰＵ１１は、リサイズ後の画像を元画像のサイズでクロップしてステップＳ３４へ進む。
【００３１】
ステップＳ３４において、メインＣＰＵ１１は、リサイズ後（またはクロップ後）の画像をカテゴリー画像最小サイズまで縮小してステップＳ３５へ進む。縮小処理は単純処理でよく、たとえば近隣の所定数の画素データの平均値を算出して１画素データとする。カテゴリー画像最小サイズは、あらかじめカテゴリーごとに定められており、フラッシュメモリ１９内に記録されている。本実施形態では、いずれのカテゴリー画像最小サイズも１２０×１２０ピクセルとする。カテゴリーと画像最小サイズとの関係も図５に例示する。
【００３２】
ステップＳ３５において、メインＣＰＵ１１は、縮小処理後の画像から特徴量を算出する。算出する特徴量は、ステップＳ３１で選択しているカテゴリー識別器に対応するものである。カテゴリーと算出すべき特徴量との関係は、あらかじめテーブル化されてフラッシュメモリ１９内に記録されている。特徴量は、たとえば、画像の所定領域を構成する画素データに基づいて算出される色情報、鮮鋭度情報、質感情報、模様情報、および明るさ情報などである。また、画像サイズやカラーヒストグラムの情報を特徴量として扱ってもよい。特徴量算出は公知技術であるため、本説明では特徴量算出に関する詳細な説明を省略する。
【００３３】
ステップＳ３６において、メインＣＰＵ１１は、ステップＳ３１において選択したカテゴリー識別器を用いて、当該カテゴリーらしさを表す確率（スコア）を算出してステップＳ３７へ進む。カテゴリーらしさを表すスコアは、対応するカテゴリー識別器によって表される特徴量空間において空間を仕切る境界（たとえば、「花（クローズアップ）」領域と、「非花（クローズアップ）」領域との境界）と、ステップＳ３５において算出された特徴量との距離に対応する。ある画像から算出した特徴量が、「花（クローズアップ）」用のカテゴリー識別器によって表される特徴量空間で「花（クローズアップ）」に対応する特徴量領域の奥に位置し、「非花（クローズアップ）」に対応する特徴量領域までの距離が長ければ、「花（クローズアップ）」らしさのスコアが高い。一方、画像から算出した特徴量が、「花（クローズアップ）」に対応する特徴量領域の端に位置し、「非花（クローズアップ）」に対応する特徴量領域までの距離が短ければ、「花（クローズアップ）」らしさのスコアが低い。メインＣＰＵ１１は、上記距離に応じてスコアを算出する。
【００３４】
ステップＳ３７において、メインＣＰＵ１１は、あらかじめ用意されている全てのカテゴリー識別器を選択して処理が終わったか否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、全てのカテゴリー識別器を順番に用いて特徴量算出、およびカテゴリらしさ（スコア）Ｐの算出を行った場合にステップＳ３７を肯定判定してステップＳ３８へ進む。メインＣＰＵ１１は、全てのカテゴリー識別器を順番に用いて特徴量算出、およびカテゴリらしさ（スコア）Ｐの算出を行っていない場合にステップＳ３７を否定判定してステップＳ３１へ戻る。ステップＳ３１へ戻る場合は、他のカテゴリー識別器の選択および対応するカテゴリー撮影距離を示す情報を取得して上述した処理を繰り返す。
【００３５】
ステップＳ３８において、最もよいスコアに対応するカテゴリー識別器に対応するカテゴリーに判定対象画像が該当すると判定して図３による処理を終了する。
【００３６】
＜学習処理＞
上述したカテゴリー識別器は、サンプル画像（学習用画像）データに基づいた学習によって取得する。学習処理（Ｓ４０）の詳細について、図４に例示するフローチャートを参照して説明する。メインＣＰＵ１１は、学習用画像の保存場所（たとえば、メモリアドレス）および当該画像のカテゴリーを示す情報とを入力して図４による処理を起動させる。
【００３７】
図４のステップＳ４１において、メインＣＰＵ１１は、所定のカテゴリーに対応するカテゴリー撮影距離を示す情報を取得してステップＳ４２へ進む。カテゴリー撮影距離の取得順は、たとえば、既に算出した特徴量の数が多いカテゴリーに対応する撮影距離情報を優先して取得する。
【００３８】
カテゴリー撮影距離を示す情報は、上述したように、あらかじめフラッシュメモリ１９に記録されている。
【００３９】
ステップＳ４２において、メインＣＰＵ１１は、学習用画像のうちカテゴリー撮影距離を取得したカテゴリーに対応する学習用画像ファイルのデータを記録媒体３０から読出してバッファメモリ１４に展開し、展開した学習用画像をリサイズ処理してステップＳ４３へ進む。リサイズ処理は図３のステップＳ３２の場合と同様であり、学習用画像の構図を揃えるために行う。
【００４０】
ステップＳ４３において、メインＣＰＵ１１は、リサイズ後の画像が元画像より大きいか否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、リサイズ後の画像が元画像より大きい場合にステップＳ４３を肯定判定してステップＳ４８へ進み、リサイズ後の画像が元画像より大きくない場合にはステップＳ４３を否定判定してステップＳ４４へ進む。
【００４１】
ステップＳ４８において、メインＣＰＵ１１は、リサイズ後の画像を元画像のサイズでクロップしてステップＳ４５へ進む。
【００４２】
ステップＳ４４において、メインＣＰＵ１１は、リサイズ後の画像がカテゴリー画像最小サイズより大きいか否かを判定する。カテゴリー画像最小サイズは、上述したように、いずれのカテゴリーの場合も１２０×１２０ピクセルとする。メインＣＰＵ１１は、リサイズ後の画像がカテゴリー画像最小サイズより大きい場合にステップＳ４４を肯定判定してステップＳ４５へ進み、リサイズ後の画像がカテゴリー画像最小サイズより大きくない場合にはステップＳ４４を否定判定してステップＳ４７へ進む。ステップＳ４７へ進む場合は、リサイズ後の画像が小さ過ぎて特徴量の算出に適さない（必要な情報が不足している）ことから、特徴量算出の対象から除外する。
【００４３】
ステップＳ４５において、メインＣＰＵ１１は、リサイズ後（またはクロップ後）の画像をカテゴリー画像最小サイズまで縮小してステップＳ４６へ進む。縮小処理は単純処理でよく、たとえば近隣の所定数の画素データの平均値を算出して１画素データとする。
【００４４】
ステップＳ４６において、メインＣＰＵ１１は、縮小処理後の画像から特徴量を算出する。算出する特徴量は、当該画像に対応するカテゴリー識別器に対応するものであり、図３のステップＳ３５の場合と同様に行う。
【００４５】
ステップＳ４７において、メインＣＰＵ１１は、バッファメモリ１４に展開している学習用画像の全てについて特徴量を算出したか否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、全ての学習用画像（ステップＳ４４を否定判定して除外したものを除く）の特徴量を算出した場合にステップＳ４７を肯定判定してステップＳ４９へ進む。メインＣＰＵ１１は、全ての学習用画像の特徴量を算出していない場合にはステップＳ４７を否定判定し、ステップＳ４２へ戻る。ステップＳ４２へ戻る場合は、他の学習用画像に対して上述した処理を繰り返す。
【００４６】
ステップＳ４９において、メインＣＰＵ１１は、他のカテゴリーに対応するカテゴリー撮影距離を示す情報を取得し、カテゴリー撮影距離を取得したカテゴリーに対応する学習用画像ファイルのデータを記録媒体３０から読出してバッファメモリ１４に展開する。メインＣＰＵ１１はさらに、展開した学習用画像をリサイズ処理してステップＳ５０へ進む。リサイズ処理はステップＳ４２の場合と同様であり、学習用画像の構図を揃えるために行う。
【００４７】
ステップＳ５０において、メインＣＰＵ１１は、リサイズ処理後の画像から特徴量を算出する。算出する特徴量は、当該画像に対応するカテゴリー識別器に対応するものであり、ステップＳ４６の場合と同様に行う。
【００４８】
ステップＳ５１において、メインＣＰＵ１１は、バッファメモリ１４に展開している学習用画像の全てについて特徴量を算出したか否かを判定する。メインＣＰＵ１１は、全ての学習用画像の特徴量を算出した場合にステップＳ５１を肯定判定してステップＳ５２へ進む。メインＣＰＵ１１は、全ての学習用画像の特徴量を算出していない場合にはステップＳ５１を否定判定し、ステップＳ４９へ戻る。ステップＳ４９へ戻る場合は、他の学習用画像に対して上述した処理を繰り返す。
【００４９】
ステップＳ５２において、メインＣＰＵ１１は、ＳＶＭ(Support Vector Machine)手法を用いてカテゴリーに属する画像の特徴量と、該カテゴリー属さない画像の特徴量とを学習し、結果をフラッシュメモリ１９に保存して図４による処理を終了する。
【００５０】
以上説明した実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。
（１）電子カメラ１のメインＣＰＵ１１は、カテゴリー判定対象画像に対して拡大または縮小処理を施して所定の撮影距離に相当する第１画像を取得し、構図変更された第１画像の特徴量を算出し、算出した第１画像の特徴量に基づいて当該カテゴリー判定対象画像に対するカテゴリー判定を行うようにしたので、カテゴリー判定対象画像を所定の構図にした上で特徴量を算出する。
【００５１】
図７および図８は、構図（撮影距離）の違いを説明する図であり、それぞれ「桜」を撮影した画像である。両画像は同じ「桜」を撮影したものであるが、オリジナル画像から特徴量を算出すると、両画像の特徴量は大きく異なってしまう。そこで、両画像をそれぞれ所定の撮影距離に相当するように構図変更した上で特徴量を算出することにより、構図変更しない場合に比べて両画像の特徴量を類似させることができる。この結果、画像のカテゴリー判別精度が向上する。とくに、カテゴリー判定対象画像の構図が揃っていない場合に有効である。
【００５２】
（２）メインＣＰＵ１１はさらに、サンプル画像に対して拡大または縮小処理を施して所定の撮影距離に相当する第２画像を取得し、この第２画像の特徴量を算出し、該第２画像の特徴量に基づいてカテゴリー判定用の識別器を生成するようにしたので、サンプル画像の構図が揃っていなくても適切に識別器を生成できる。
【００５３】
（３）メインＣＰＵ１１はさらに、上記識別器と第１画像の特徴量との比較によってカテゴリー判定対象画像に対するカテゴリー判定を行うので、画像のカテゴリー判別精度が向上する。とくに、サンプル画像とカテゴリー判定対象画像の構図が揃っていない場合に有効である。
【００５４】
（４）メインＣＰＵ１１はさらに、カテゴリーごとにあらかじめ定められている撮影距離に対応させて拡大または縮小処理を施すようにしたので、同じ「花」であってもクローズアップ撮影した「花」と、一般撮影（クローズアップでない）した「花」とにカテゴリーを細分化することが可能になる。
【００５５】
（５）構図変更における拡大処理時にフォーカス調節エリアを含む所定範囲の画像を取得するようにしたので、構図変更後に主要被写体が含まれる可能性を高めることができる。
【００５６】
（変形例１）
以上の説明では、電子カメラ１内で画像をグルーピングする例を説明したが、電子カメラ１の代わりにフォトフレームやフォトビューワなどの電子機器で行うようにしてもよい。
【００５７】
（変形例２）
カテゴリーによっては、概ね撮影時の焦点距離の範囲が決まっている（多くの画像間で共通する）場合がある。たとえば、クローズアップ撮影や遠方の風景撮影ではこの傾向が強い。そこで、これらのカテゴリーの場合には、撮影距離の代わりに、あるいは撮影距離とともに、撮影レンズの焦点距離の情報を用いて構図変更処理を行うようにしてもよい。
【００５８】
（変形例３）
図２−図４による処理を行う画像処理プログラムを図６に示すコンピュータ装置１０に実行させることにより、画像処理装置を構成してもよい。画像処理プログラムをパーソナルコンピュータ１０に取込んで使用する場合には、パーソナルコンピュータ１０のデータストレージ装置にプログラムをローディングした上で、当該プログラムを実行させることによって画像をグルーピングする画像処理装置として使用する。
【００５９】
パーソナルコンピュータ１０に対するプログラムのローディングは、プログラムを格納したＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体１０４をパーソナルコンピュータ１０にセットして行ってもよいし、ネットワークなどの通信回線１０１を経由する方法でパーソナルコンピュータ１０へローディングしてもよい。通信回線１０１を経由する場合は、通信回線１０１に接続されたサーバー（コンピュータ）１０２のハードディスク装置１０３などにプログラムを格納しておく。画像処理プログラムは、記録媒体１０４や通信回線１０１を介する提供など、種々の形態のコンピュータプログラム製品として供給することができる。
【００６０】
以上の説明はあくまで一例であり、上記の実施形態の構成に何ら限定されるものではない。
【符号の説明】
【００６１】
１…電子カメラ
１０…コンピュータ
１１…メインＣＰＵ
１４…バッファメモリ
１７…操作部材
１９…フラッシュメモリ
３０…記録媒体
【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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