(57)【要約】【課題】画像内の被写体位置を特定すること。【解決手段】制御装置１０４は、ｈｕｅの角度に基づいて対象画像を８つの象限に区分し、各象限の画像を２値化する。また、輝度画像と色差画像とを２値化し、さらに２値化した輝度画像を反転させて２値化したＹ補数画像を得る。制御装置１０４は、これらの２値化画像に基づいて、対象画像内における被写体位置を特定するために用いる評価値を算出し、評価値に基づいて対象画像内における被写体位置を特定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
対象画像の色情報または輝度情報に基づいて１つの画像を複数の区分画像に区分する区分手順と、
前記複数の区分画像のそれぞれを前記色情報または輝度情報を用いて２値化して複数の２値化画像を生成する２値化手順と、
前記複数の２値化画像のそれぞれに対して、前記対象画像内における被写体位置を特定するために用いる評価値を算出する評価値算出手順と、
前記評価値に基づいて、前記対象画像内における被写体位置を特定する被写体位置特定手順とを実行させるための被写体位置特定用プログラム。
【請求項２】
請求項１に記載の被写体位置特定用プログラムにおいて、
前記評価値は、２値化画像内における白画素で構成される白画素領域の面積と、前記白画素領域内での白画素のまとまり状況を表す値に基づいて算出される第１の評価値、および前記白画素領域と、焦点検出領域との距離とに基づいて算出される第２の評価値とを含むことを特徴とする被写体位置特定用プログラム。
【請求項３】
請求項２に記載の被写体位置特定用プログラムにおいて、
前記評価値算出手順は、前記２値化画像内における前記白画素領域を特定し、特定した前記白画素領域のそれぞれについて前記第１の評価値を算出し、その中から最も大きい前記第１の評価値が算出された前記白画素領域を代表領域として特定し、前記代表領域を対象として前記第２の評価値を算出することを特徴とする被写体位置特定用プログラム。
【請求項４】
請求項２または３に記載の被写体位置特定用プログラムにおいて、
前記評価値算出手順は、前記２値化画像内における前記白画素領域のうち、所定以上の大きさの前記白画素領域と、所定以下の大きさの前記白画素領域とを、前記第１の評価値および前記第２の評価値の算出対象から除外することを特徴とする被写体位置特定用プログラム。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の被写体位置特定用プログラムにおいて、
前記２値化手順は、２値化後の画像にノイズ除去処理を施したものを前記２値化画像とすることを特徴とする被写体位置特定用プログラム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の被写体位置特定用プログラムを実行するための実行手段を備えることを特徴とするカメラ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被写体位置特定用プログラム、およびカメラに関する。
【背景技術】
【０００２】
次のような撮像装置が知られている。この撮像装置は、使用者によって選択されたＡＦ領域を対象として焦点調節処理を行う（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２０５８８５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、従来の撮像装置では、使用者がＡＦ枠を被写体に正確に合わせるのは困難であるため、使用者が選択したＡＦ領域と、実際の被写体位置とにずれが生じている可能性があり、ＡＦ領域に基づいて正確な被写体位置を特定することは困難であった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による被写体位置特定用プログラムは、コンピュータに、対象画像の色情報または輝度情報に基づいて１つの画像を複数の区分画像に区分する区分手順と、複数の区分画像のそれぞれを色情報または輝度情報を用いて２値化して複数の２値化画像を生成する２値化手順と、複数の２値化画像のそれぞれに対して、対象画像内における被写体位置を特定するために用いる評価値を算出する評価値算出手順と、評価値に基づいて、対象画像内における被写体位置を特定する被写体位置特定手順とを実行させることを特徴とする。
本発明では、評価値は、２値化画像内における白画素で構成される白画素領域の面積と、白画素領域内での白画素のまとまり状況を表す値に基づいて算出される第１の評価値、および白画素領域と、焦点検出領域との距離とに基づいて算出される第２の評価値とを含むようにしてもよい。
評価値算出手順は、２値化画像内における白画素領域を特定し、特定した白画素領域のそれぞれについて第１の評価値を算出し、その中から最も大きい第１の評価値が算出された白画素領域を代表領域として特定し、代表領域を対象として第２の評価値を算出するようにしてもよい。
評価値算出手順は、２値化画像内における白画素領域のうち、所定以上の大きさの白画素領域と、所定以下の大きさの白画素領域とを、第１の評価値および第２の評価値の算出対象から除外するようにしてもよい。
２値化手順は、２値化後の画像にノイズ除去処理を施したものを２値化画像とするようにしてもよい。
本発明によるカメラは、上記いずれかの被写体位置特定用プログラムを実行するための実行手段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、画像内の正確な被写体位置を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】カメラの一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】撮影画面上におけるＡＦセンサの配置位置を模式的に示した図である。
【図３】色相環を示す図である。
【図４】対象画像の具体例を示す図である。
【図５】被写体位置特定処理の流れを示すフローチャート図である。
【図６】対象画像を色相に基づいて８つの象限に区分し、各画像を２値化した場合の具体例を示す図である。
【図７】２値化したＹプレーン画像、２値化したＣｂプレーン画像、２値化したＣｒプレーン画像、および２値化したＹ補数画像の具体例を示す図である。
【図８】各２値化画像に対する代表評価値１の算出例を示す図である。
【図９】各２値化画像におけるＡＦエリア位置および代表島の重心の具体例を示す図である。
【図１０】対象画像内における被写体位置の特定結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
図１は、本実施の形態におけるカメラの一実施の形態の構成を示すブロック図である。カメラ１００は、操作部材１０１と、レンズ１０２と、撮像素子１０３と、制御装置１０４と、メモリカードスロット１０５と、モニタ１０６とを備えている。操作部材１０１は、使用者によって操作される種々の入力部材、例えば電源ボタン、レリーズボタン、ズームボタン、十字キー、決定ボタン、再生ボタン、削除ボタンなどを含んでいる。
【０００９】
レンズ１０２は、複数の光学レンズから構成されるが、図１では代表して１枚のレンズで表している。撮像素子１０３は、例えばＣＣＤやＣＭＯＳなどのイメージセンサーであり、レンズ１０２により結像した被写体像を撮像する。そして、撮像によって得られた画像信号を制御装置１０４へ出力する。
【００１０】
制御装置１０４は、撮像素子１０３から入力された画像信号に基づいて所定の画像形式、例えばＪＰＥＧ形式の画像データ（以下、「本画像データ」と呼ぶ）を生成する。また、制御装置１０４は、生成した画像データに基づいて、表示用画像データ、例えばサムネイル画像データを生成する。制御装置１０４は、生成した本画像データとサムネイル画像データとを含み、さらにヘッダ情報を付加した画像ファイルを生成してメモリカードスロット１０５へ出力する。本実施の形態では、本画像データとサムネイル画像データとは、いずれもＲＧＢ表色系で表された画像データであるものとする。
【００１１】
メモリカードスロット１０５は、記憶媒体としてのメモリカードを挿入するためのスロットであり、制御装置１０４から出力された画像ファイルをメモリカードに書き込んで記録する。また、メモリカードスロット１０５は、制御装置１０４からの指示に基づいて、メモリカード内に記憶されている画像ファイルを読み込む。
【００１２】
モニタ１０６は、カメラ１００の背面に搭載された液晶モニタ（背面モニタ）であり、当該モニタ１０６には、メモリカードに記憶されている画像やカメラ１００を設定するための設定メニューなどが表示される。また、制御装置１０４は、使用者によってカメラ１００のモードが撮影モードに設定されると、撮像素子１０３から時系列で取得した画像の表示用画像データをモニタ１０６に出力する。これによってモニタ１０６にはスルー画が表示される。
【００１３】
制御装置１０４は、ＣＰＵ、メモリ、およびその他の周辺回路により構成され、カメラ１００を制御する。なお、制御装置１０４を構成するメモリには、ＳＤＲＡＭやフラッシュメモリが含まれる。ＳＤＲＡＭは、揮発性のメモリであって、ＣＰＵがプログラム実行時にプログラムを展開するためのワークメモリとして使用されたり、データを一時的に記録するためのバッファメモリとして使用される。また、フラッシュメモリは、不揮発性のメモリであって、制御装置１０４が実行するプログラムのデータや、プログラム実行時に読み込まれる種々のパラメータなどが記録されている。
【００１４】
本実施の形態では、制御装置１０４は、画像内におけるＡＦエリアの位置と、画像の色情報または輝度情報とに基づいて、画像内における被写体の位置を特定する。なお、ＡＦエリアの位置とは、撮影時に焦点検出用に選択されたＡＦエリアの位置をいう。例えば、本実施の形態では、図２に示すように、撮影画面上にＡＦセンサの配置位置に応じた５１個のＡＦエリアが２次元配列されている。そして、制御装置１０４は、画像内の被写体位置に近い複数のＡＦエリアをモニタ１０６上に表示する。そして、使用者がその中から被写体位置に最も近いと判断したＡＦエリアを選択すると、その選択されたＡＦエリアを対象公知の焦点調節処理（ＡＦ処理）を行って焦点調節を行う。
【００１５】
また、本実施の形態では、被写体の位置を特定するための情報として、画像の色情報のうち色相を用いる。このために、制御装置１０４は、まず、被写体位置を特定する対象画像の各画素ごとに、Ｒ、Ｇ、Ｂの各値を次式（１）を用いて色相（Ｈｕｅ）の角度に変換する。
【数１】
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なお、色相は、図３に示す色相環により表され、色相（Ｈｕｅ）の角度とは、各画素の色相値の色相環上での角度をいう。
【００１６】
以下、図４に示す画像を対象画像として被写体位置を特定する場合の処理について、図５に示すフローチャートを用いて説明する。なお、図５に示す処理は、撮像素子１０３からの画像データの入力が開始されると起動するプログラムとして、制御装置１０４によって実行される。
【００１７】
ステップＳ１０において、制御装置１０４は、上述したように、対象画像内におけるＡＦエリア位置を特定して、ステップＳ２０へ進む。ステップＳ２０では、制御装置１０４は、上述したように、式（１）を用いて、対象画像のＲ、Ｇ、Ｂ値を色相（Ｈｕｅ）の角度に変換する。その後、ステップＳ３０へ進む。
【００１８】
ステップＳ３０では、制御装置１０４は図３に示した色相環を４５度幅で８象限に区分する。これによって、色相環は、０度≦ｈｕｅ＜４５度の第１象限、４５度≦ｈｕｅ＜９０度の第２象限、９０度≦ｈｕｅ＜１３５度の第３象限、１３５度≦ｈｕｅ＜１８０度の第４象限、１８０度≦ｈｕｅ＜２２５度の第５象限、２２５度 ≦ｈｕｅ＜２７０度の第６象限、２７０度≦ｈｕｅ＜３１５度の第７象限、３１５度≦ｈｕｅ＜３６０度の第８象限に区分される。
【００１９】
そして、制御装置１０４は、各象限の画像内の各画素を、各象限の色相の角度に基づいて２値化する。すなわち、制御装置１０４は、上記各象限の画像内の各画素のうち、色相の角度がその象限の色相の角度の範囲内にある画素を白画素とし、それ以外の画素を黒画素としたマスク画像を生成する。これによって、図６に示すように、第１象限のマスク画像６ａから第８象限のマスク画像６ｂが生成される。
【００２０】
その後、ステップＳ３１へ進み、制御装置１０４は、次の処理を行う。まず、制御装置１０４は、対象画像をＹＣｂＣｒ形式の画像に変換し、Ｙ成分の画像（Ｙプレーン画像）、Ｃｒ成分の画像（Ｃｒプレーン画像）、および、Ｃｂ成分の画像（Ｃｂプレーン画像）をそれぞれ生成する。また、制御装置１０４は、Ｙプレーン画像の白画素と黒画素を反転させたＹ補数画像を生成する。具体的には、ＲＧＢ表色系で表されている対象画像を次式（２）〜（４）を用いてＹＣｂＣｒ色空間における輝度成分（Ｙ成分）からなる輝度画像と色差成分（Ｃｂ成分、Ｃｒ成分）とからなる色差画像とに変換する。
【００２１】
すなわち、制御装置１０４は、対象画像について、次式（２）を用いてＹ成分からなる輝度画像をＹプレーン画像として生成し、次式（３）および（４）を用いてＣｂ成分からなる色差画像とＣｒ成分からなる色差画像とをそれぞれＣｂプレーン画像、およびＣｒプレーン画像として生成する。
Ｙ  ＝  ０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂ  ・・・（２）
Ｃｂ＝−０．１６９Ｒ−０．３３２Ｇ＋０．５００Ｂ  ・・・（３）
Ｃｒ＝  ０．５００Ｒ−０．４１９Ｇ−０．０８１Ｂ  ・・・（４）
【００２２】
その後、ステップＳ４０へ進み、制御装置１０４は、生成したＹプレーン画像、Ｃｂプレーン画像、およびＣｒプレーン画像のそれぞれについて、画像内の全画素の濃度値を調べ、各濃度値の平均と各濃度の標準偏差とを算出する。そして、制御装置１０４は、Ｙプレーン画像、Ｃｂプレーン画像、およびＣｒプレーン画像を各濃度値の平均と各濃度の標準偏差とを用いて２値化する。これによって、例えば、図７に示すように、２値化したＹプレーン画像７ａ、２値化したＣｂプレーン画像７ｂ、および２値化したＣｒプレーン画像７ｃを得ることができる。また、制御装置１０４は、２値化したＹプレーン画像７ａの０と１とを反転させることによって、２値化したＹ画像の補数画像（２値化したＹ補数画像）７ｄを得る。
【００２３】
なお、本実施の形態では、図６と図７においては、それぞれの２値化結果に対してメディアンフィルタを用いてノイズ除去を施してある。また、以下の説明においては、図６および図７に示した２値化により得た各画像を「２値化画像」と呼ぶこととする。
【００２４】
その後、ステップＳ５０へ進み、制御装置１０４は、図６と図７に示した各２値化画像を対象としてラベリング処理を行う。具体的には、制御装置１０４は以下のようにラベリング処理を行う。まず制御装置１０４は、図６に示した２値化画像６ａ〜６ｈと、図７に示した２値化画像７ａ〜７ｄのそれぞれを対象として、各２値化画像内の白画素のまとまりと黒画素のまとまりをラベリング領域として抽出する。そして、抽出したラベリング領域のうち、白画素で構成されるラベリング領域を島として検出する。
【００２５】
その後、ステップＳ５１へ進み、制御装置１０４は、各２値化画像６ａ〜６ｈ、および７ａ〜７ｄを対象として、それぞれの２値化画像内で検出した各島の面積を算出して、ステップＳ６０へ進む。
【００２６】
ステップＳ６０では、制御装置１０４は、各２値化画像６ａ〜６ｈ、および７ａ〜７ｄを対象として、それぞれの２値化画像内から、その２値化画像内で検出した島の内、一定以上の大きさの島、例えば、２値化画像全体の面積に対する面積比が６０％以上の島と、一定以下の大きさの島、例えば、２値化画像全体の面積に対する面積比が１％以下の島とを除外する。そして、制御装置１０４は、各２値化画像内の残った島を対象として白画素の重心を中心とした慣性モーメント（白画素の重心周りの慣性モーメント）を算出する。
【００２７】
この処理により、２値化画像６ａ〜６ｈおよび７ａ〜７ｄのそれぞれについて、白画素の重心周りの慣性モーメントが算出されることになる。なお、２値化画像における白画素の重心を中心とした慣性モーメントの算出方法については、公知のため詳細な説明を省略するが、例えば、白画素の重心からの画素距離の２乗×０または１の濃度値の和により算出することができる。
【００２８】
その後、ステップＳ７０へ進み、制御装置１０４は、ステップＳ６０で算出した白画素の重心周りの慣性モーメントに基づいて、各２値化画像６ａ〜６ｈおよび７ａ〜７ｄ内に含まれる各島について、被写体位置を特定するために用いる評価値を次式（５）により算出する。ここで算出する評価値は、後述する評価値２と区別するために評価値１と呼ぶこととする。
評価値１＝島を構成する白画素数／白画素の重心を中心とした慣性モーメント  ・・・（５）
【００２９】
制御装置１０４は、各２値化画像６ａ〜６ｈおよび７ａ〜７ｄ内の各島について算出した評価値１に基づいて、各２値化画像６ａ〜６ｈおよび７ａ〜７ｄのそれぞれの中で評価値１が最も大きい島を代表島として特定し、当該代表島の評価値１に基づいて、各２値化画像６ａ〜６ｈおよび７ａ〜７ｄを順位付けする。具体的には、各２値化画像内の代表島の評価値１を各２値化画像の代表評価値１として、この代表評価値１が大きいほど順位が高くなるように順位付けを行う。この場合の代表評価値１に基づく２値化画像の順位付け結果は、例えば、２値化画像６ｂ、７ｃ、６ｄ，７ｂ，６ｆ，７ａ，６ｅ，６ａ，７ｄ，６ｃ，６ｇ，６ｈの順になる。
【００３０】
なお、式（５）により算出される評価値１は、島の面積が大きく、かつ島の白画素の重心周りの慣性モーメントが小さいほど大きくなる。このため、評価値１が大きい順に順位付けを行うことにより、島の面積が大きく、さらに被写体の可能性が高い白画素がまとまって存在している２値化画像ほど、順位が高くなるように順位付けを行うことができる。
【００３１】
次に、制御装置１０４は、ステップＳ１０で特定した対象画像内におけるＡＦエリア位置と、各２値化画像内における上記代表島との距離を評価値２として算出し、この評価値２に基づく順位付けを行う。例えば、制御装置１０４は、ＡＦエリア位置に位置している画素と、代表島の重心位置に位置している画素との間の距離を算出し、これをＡＦエリア位置と、各２値化画像内における上記代表島との距離、すなわち評価値２として算出する。そして、評価値２が小さい２値化画像、すなわちＡＦエリア位置と、各２値化画像内における上記代表島との距離が近いほど順位が高くなるように順位付けを行う。
【００３２】
本実施の形態では、各２値化画像内には、例えば図９に示すように、ＡＦエリア位置９ａおよび代表島の重心９ｂが位置しているものとする。この場合、ＡＦエリア位置９ａと代表島の重心９ｂとの間の距離に基づく順位付け結果は、例えば、２値化画像６ａ、７ｂ、７ｃ，６ｆ，６ｂ，７ａ，６ｄ，６ｅ，７ｄ，６ｃ，６ｇ，６ｈの順になる。
【００３３】
なお、ＡＦエリア位置と２値化画像内における代表島との距離が近いほど順位が高くなるように順位付けを行うことにより、ＡＦ処理で選択されたＡＦエリアの近くに被写体が存在している可能性が高いことを加味して順位付けを行うことができる。
【００３４】
その後、ステップＳ８０へ進み、制御装置１０４は、ステップＳ７０で行った評価値１に基づく順位付けの結果と、評価値２に基づく順位付けの結果とに基づいて、対象画像内における被写体位置を特定する。本実施の形態では、制御装置１０４は、２値化画像の数が１２個であることから、評価値１に基づく順位付け結果に基づいて、１位に１２点、２位に１１点、１２位に１点というように２値化画像に対して得点付けを行う。また、評価値２に基づく順位付け結果に基づいても同様の得点付けを行う。そして、制御装置１０４は、各２値化画像ごとに評価値１に基づく得点と評価値２に基づく得点とを加算して、各２値化画像の合計得点を算出する。
【００３５】
制御装置１０４は、算出した合計得点が最も高い２値化画像を選択し、その２値化画像における上記代表島の重心９ｂの位置を対象画像内における被写体位置として特定する。例えば、上記評価値１に基づく順位付けの結果と、評価値２に基づく順位付けの結果とに基づいて総合得点を算出した場合には、２値化画像７ｃの総合得点が２１（１１＋１０）と最も高くなるため、２値化画像７ｃ内における代表島の重心９ｂの位置が被写体位置として特定される。これによって、図１０に示すように、対象画像内における被写体位置１０ａを特定することができる。その後、図５に示す処理を終了する。
【００３６】
以上説明した本実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）制御装置１０４は、ｈｕｅの角度に基づいて対象画像を８つの象限に区分し、各象限の画像を２値化した。また、輝度画像と色差画像とを２値化し、さらに２値化した輝度画像を反転させて２値化したＹ補数画像を得た。制御装置１０４は、これらの２値化画像に基づいて、対象画像内における被写体位置を特定するために用いる評価値を算出し、評価値に基づいて対象画像内における被写体位置を特定するようにした。これによって、対象画像内における被写体位置を精度高く特定することができる。
【００３７】
（２）制御装置１０４は、式（５）により算出される評価値１と、代表島とＡＦエリアとの距離に基づいて算出される評価値２とを算出するようにした。これによって、島の面積、島内の白画素がまとまり具合、およびＡＦエリアから島までの距離を加味して、精度高く被写体位置を特定することができる。
【００３８】
（３）制御装置１０４は、２値化画像内における島を特定し、特定した島のそれぞれについて評価値１を算出し、その中から最も大きい評価値１が算出された島を代表島として特定し、代表島を対象として評価値２を算出するようにした。これによって、評価値１に基づいて各２値化画像内で被写体を含む可能性が高い島を特定して、評価値２を算出する島を絞り込むことができ、処理速度を向上することができる。
【００３９】
（４）制御装置１０４は、２値化画像内における島のうち、所定以上の大きさの島と、所定以下の大きさの島を評価値の算出対象から除外するようにした。これによって、被写体が存在している可能性が低い島をあらかじめ評価対象から除外して、処理速度を向上することができる。
【００４０】
（５）制御装置１０４は、２値化結果に対してメディアンフィルタを用いてノイズ除去を施すようにした。これによって、ノイズの影響を受けずに精度高く被写体位置を特定することができる。
【００４１】
―変形例―
なお、上述した実施の形態のカメラは、以下のように変形することもできる。
（１）上述した実施の形態では、制御装置１０４が画像内の被写体位置に近い複数のＡＦエリアをモニタ１０６上に表示し、その中から使用者がＡＦ処理に用いる１つのＡＦエリアを選択する例について説明した。しかしながら、制御装置１０４が、自動的に１つのＡＦエリアを特定するようにしてもよい。
【００４２】
（２）上述した実施の形態では、本発明をカメラに適用する場合について説明した。しかしながら、本発明は、画像を読み込んで処理することができる他の装置、例えばパソコンや携帯端末などに適用することも可能である。
【００４３】
（３）上述した実施の形態では、式（５）を用いて評価値１を算出する例について説明したが、次式（６）を用いて評価値１を算出するようにしてもよい。
評価値１＝島を構成する白画素数／ＡＦエリア位置を中心とした慣性モーメント  ・・・（６）
この式（６）を用いて算出した評価値１を用いて順位付けを行うことにより、ＡＦエリア周辺にまとまっていて、かつ、比較的面積の大きい島を１つの評価値により選択することが可能になる。
【００４４】
なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。また、上述の実施の形態と複数の変形例を組み合わせた構成としてもよい。
【符号の説明】
【００４５】
１００  カメラ、１０１  操作部材、１０２  レンズ、１０３  撮像素子、１０４  制御装置、１０５  メモリカードスロット、１０６  モニタ
【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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【図９】
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【図１０】
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