(57)【要約】【課題】適切なカメラ画像を生成することができる撮像装置、撮像方法、及びプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】本実施の形態にかかる撮像装置１００は、被写体を含む画像を撮像する撮像部１０と、撮像部１０が撮像した撮像画像が白飛びしないように、撮像部１０の撮像条件を制御する撮像条件制御部２２と、撮像画像に含まれる被写体を抽出する被写体抽出部５１と、被写体抽出部５１で抽出された被写体に応じて、撮像画像を複数のブロックに分割するブロック分割部４１と、被写体に基づいてブロック毎に設定されたガンマ値を用いて、撮像画像の諧調値をブロック毎にガンマ補正するガンマ補正部４２と、隣接するブロックの境界領域において、諧調値を補正する境界補正部４３と、を備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を含む画像を撮像する撮像部と、
前記撮像部が撮像した撮像画像が白飛びしないように、前記撮像部の撮像条件を制御する撮像条件制御部と、
前記撮像画像に含まれる被写体を抽出する被写体抽出部と、
前記被写体抽出部で抽出された前記被写体に応じて、前記撮像画像を複数のブロックに分割するブロック分割部と、
前記被写体に基づいて、前記ブロック毎に設定されたガンマ値を用いて、前記撮像画像の諧調値を前記ブロック毎にガンマ補正するガンマ補正部と、
隣接する前記ブロックの境界領域において、前記諧調値を補正する境界補正部と、を備えた撮像装置。
【請求項２】
前記ブロックのブロック画像のフォーカス情報に基づいて、前記境界領域が設定されている請求項１に記載の撮像装置。
【請求項３】
隣接する前記ブロックに含まれる前記被写体の前後関係を示す前後関係情報に基づいて、前記境界領域が設定されている請求項１、又は２に記載の撮像装置。
【請求項４】
前記境界領域は、前記被写体の輪郭と重ならないように設定されている請求項１〜３のいずれか１項に記載の撮像装置。
【請求項５】
前記境界補正部は、前記境界領域の両端の諧調値を用いて、前記境界領域内の画素の諧調値を補間している請求項１〜４のいずれか１項に記載の撮像装置。
【請求項６】
被写体を含む撮像画像を撮像するステップと、
前記撮像画像が白飛びしないように、撮像条件を制御するステップと、
前記撮像画像に含まれる被写体を抽出するステップと、
抽出された前記被写体に応じて、前記撮像画像を複数のブロックに分割するステップと、
前記ブロック毎に設定されたガンマ値を用いて、前記撮像画像の諧調値を前記ブロック毎にガンマ補正するステップと、
隣接する前記ブロックの境界領域において、前記諧調値を補正するステップと、を備えた撮像方法。
【請求項７】
被写体を含む撮像画像が白飛びしないように、前記撮像画像の撮像条件を制御するステップと、
前記撮像画像に含まれる被写体を抽出するステップと、
抽出された前記被写体に応じて、前記撮像画像を複数のブロックに分割するステップと、
前記ブロック毎に設定されたガンマ値を用いて、前記撮像画像の諧調値を前記ブロック毎にガンマ補正するステップと、
隣接する前記ブロックの境界領域において、前記諧調値を補正するステップと、を
撮像装置に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、撮像装置、撮像方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、モニタに表示する画像を補正する画像補正装置が開示されている。特許文献１の画像補正装置は、入力画像表示領域、注目領域指定と、照明指定、及び被写体指定を行う分類属性指定画面を表示している。そして、オペレータが、入力画像表示領域、注目領域、照明、被写体を指定している。
【０００３】
この画像補正装置は、画像を複数の部分領域に分割して、各領域におけるヒストグラムを作成している。画像補正装置は、ＲＧＢの最大値、最小値、平均値などを特徴量として抽出している。画像補正装置は、ニューラルネットワークによって、画像補正の傾向が類似する入力画像を分類するための分類係数を学習している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１００１９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
カメラ画像では、被写体に白飛びや黒つぶれが発生してしまうおそれがある。したがって、撮像装置において、画像を簡便かつ適切に補正することが望まれる。
【０００６】
本発明は上記の点に鑑みなされたもので、簡便かつ適切にカメラ画像を生成することができる撮像装置、撮像方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本実施形態にかかる撮像装置は、被写体を含む画像を撮像する撮像部と、前記撮像部が撮像した撮像画像が白飛びしないように、前記撮像部の撮像条件を制御する撮像条件制御部と、前記撮像画像に含まれる被写体を抽出する被写体抽出部と、前記被写体抽出部で抽出された前記被写体に応じて、前記撮像画像を複数のブロックに分割するブロック分割部と、前記被写体に基づいて、前記ブロック毎に設定されたガンマ値を用いて、前記撮像画像の諧調値を前記ブロック毎にガンマ補正するガンマ補正部と、隣接する前記ブロックの境界領域において、前記諧調値を補正する境界補正部と、を備えたものである。
【０００８】
本実施形態にかかる撮像方法は、被写体を含む撮像画像を撮像するステップと、前記撮像画像が白飛びしないように、撮像条件を制御するステップと、前記撮像画像に含まれる被写体を抽出するステップと、抽出された前記被写体に応じて、前記撮像画像を複数のブロックに分割するステップと、前記ブロック毎に設定されたガンマ値を用いて、前記撮像画像の諧調値を前記ブロック毎にガンマ補正するステップと、隣接する前記ブロックの境界領域において、前記諧調値を補正するステップと、を備えたものである。
【０００９】
本実施形態にかかるプログラムは、被写体を含む撮像画像が白飛びしないように、前記撮像画像の撮像条件を制御するステップと、前記撮像画像に含まれる被写体を抽出するステップと、抽出された前記被写体に応じて、前記撮像画像を複数のブロックに分割するステップと、前記ブロック毎に設定されたガンマ値を用いて、前記撮像画像の諧調値を前記ブロック毎にガンマ補正するステップと、隣接する前記ブロックの境界領域において、前記諧調値を補正するステップと、を撮像装置に実行させるものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、適切にカメラ画像を生成することができる撮像装置、撮像方法、及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施の形態に係る撮像装置を示す制御ブロック図である。
【図２】ヒストグラムデータを模式的に示す図である。
【図３】一次制御部２０における処理を示すフローチャートである。
【図４】二次制御部４０、及び画像解析部５０における処理を示すフローチャートである。
【図５】ブロック分けされた撮像画像を示す模式図である
【図６】ブロック間の境界を補正する処理を説明するための図である。
【図７】画像解析部５０における解析処理を示すフローチャートである。
【図８】二次制御部４０における補正処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
実施の形態１．
本実施の形態にかかる撮像装置について、図１を用いて説明する。図１は、撮像装置１００の構成を示す制御ブロック図である。撮像装置１００は、動画及び静止画を撮像するビデオカメラである。以下に説明する処理、及び方法は、コンピュータプログラムにより実現される。具体的には、１以上のプロセッサを搭載する撮像装置がプログラムを実行することで、各処理が実施される。
【００１３】
撮像装置１００は、撮像部１０、一次制御部２０、メモリ３０、二次制御部４０、画像解析部５０、記録再生部６０、ビデオインタフェース部６１、表示部６２、入力部６３、及び通信部６４を備えている。
【００１４】
記録再生部６０は、内蔵メモリや外部メモリ等の記録手段を有しており、撮像された画像のデータを記録する。外部メモリは、例えば、撮像装置１００に脱着可能に設けられたＳＤカードやマイクロＳＤカードである。記録再生部６０は、カメラ画像の画像データを圧縮して、メモリに書き込む。
【００１５】
表示部６２は、液晶モニタや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）モニタなどのディスプレイを備えている。表示部６２は、ビデオインタフェース部６１に接続されており、カメラ画像を表示する。表示部６２は、撮像中の画像や、記録再生部６０に記録された画像を再生する。さらに、表示部６２は、検索条件を入力するための画面を表示する。
【００１６】
入力部６３は、ボタン、スイッチ、又はタッチパネル等を備えており、ユーザからの操作入力を受け付ける。例えば、ユーザは、表示部６２を見ながら、入力部６３を操作して、検索条件を指定するための入力を行う。
【００１７】
通信部６４は、３Ｇ、ＬＴＥ（登録商標）、４Ｇ、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の通信規格に従って通信処理を行う。例えば、通信部６４は、信号を変調する変調部、信号を復調する復調部、及び、無線電波を送受信するアンテナ等を有している。通信部６４は、外部ネットワークであるクラウドネットワーク（単にクラウドともいう）２００との間の通信を実施する。これにより、撮像装置１００はクラウドネットワーク２００へのデータ送信、及びクラウドネットワーク２００からのデータ受信が可能となる。
【００１８】
クラウドネットワーク２００は、インターネット等で構成される外部ネットワークであり、複数の画像（以下、ネットワーク画像とする）を蓄積している。クラウドネットワーク２００は、撮像装置１００で撮像された撮像画像に限らず、撮像装置１００以外の撮像装置（カメラ）で撮像された画像をネットワーク画像として、保存していてもよい。クラウドネットワーク２００は、不特定の人がアクセス可能なネットワークでもよく、認証されたユーザのみがアクセス可能なネットワークでもよい。
【００１９】
撮像部１０は、レンズユニット１１、及びセンサ１２を備えている。レンズユニット１１は、例えば、シャッタ、アイリス、ズームレンズ、及びフォーカスレンズを備えている。レンズユニット１１は、シャッタ、アイリス、ズームレンズ、及びフォーカスレンズを駆動するアクチュエータを備えている。
【００２０】
センサ１２は、レンズユニット１１を通じて、被写体を含む画像を撮像する撮像素子である。センサ１２は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサ等で構成される。
【００２１】
センサ１２は撮像した撮像画像を、一次制御部２０に出力する。一次制御部２０は、撮像画像に基づいて、撮像部１０の撮像条件を制御する。具体的には、一次制御部２０は、画像処理部２１と撮像条件制御部２２とを備えている。一次制御部２０は、例えばＩＳＰ（Image Signal Processor）により実現可能である。
【００２２】
画像処理部２１は、例えば、撮像画像のヒストグラムデータを生成する。ヒストグラムは、図２に示すように、輝度毎の画素数を示すデータである。図２では、横軸が輝度、縦軸が画素数を示している。図２では、撮像画像の画素が８ビットであるため、横軸が０〜２５５の整数となっている。なお、ヒストグラムデータはＲＧＢを合わせた輝度ではなく、ＲＧＢの諧調値毎に生成されてもよい。
【００２３】
画像処理部２１は、ヒストグラムデータに基づいて、白つぶれしたか否かを判定し、判定結果を撮像条件制御部２２に出力する。撮像条件制御部２２は、判定結果に基づいて、撮像部１０の撮像条件を制御する。すなわち、撮像条件制御部２２は、撮像部１０の露光制御を行うための撮像制御信号を生成して、センサ１２、及びレンズユニット１１に出力する。
【００２４】
具体的には、撮像条件制御部２２は、アイリス、電子シャッタ、又はゲイン等を制御するための撮像制御信号を撮像部１０に出力する。これにより、アイリス、電子シャッタ、ゲインが調整されて、露光制御を行うことができる。ヒストグラムデータがフルスケールを越えないように、一次制御部２０が撮像画像の明るさを制御することができる。
【００２５】
撮像画像がフルスケールを越えている場合、撮像条件制御部２２はレンズユニット１１のアイリスを絞る。あるいは、センサ１２の電子シャッタの露出時間を短くするように、一次制御部２０がシャッタスピードを調整する。あるいは、撮像条件制御部２２は、センサ１２のゲインを小さくする。このように、絞り、シャッタスピード、及びゲインのうちの１つ以上を制御することで、一次制御部２０が露光制御を行うことでできる、
【００２６】
一次制御部２０は、撮像画像の一部が白飛びしないように、撮像条件を制御している。これにより、適切な撮像条件で撮像することができるため、輝度が飽和していない撮像画像を取得することができる。動画像を撮像する場合、それぞれのフレームが白飛びしないように、撮像条件が、フィードバック制御される。一次制御部２０は、撮像画像をメモリ３０に書き込む。
【００２７】
図３は、一次制御部２０における処理を示すフローチャートである。ユーザが撮像開始ボタンを押して撮像を開始すると、撮像条件制御部２２がアイリス、電子シャッタ、ゲインによる露光制御を行う（Ｓ１１）。ここでは、初期条件により、撮像部１０が撮像を行う。次に、画像処理部２１が、撮像画像のヒストグラムデータを生成する（Ｓ１２）。
【００２８】
ヒストグラムデータに基づいて、撮像画像が白つぶれしているか否かを画像処理部２１が判定する（Ｓ１３）。ここでは、ヒストグラムデータがフルスケールを越える場合、画像処理部２１が白つぶれしていると判定する。白つぶれしていると判定された場合（Ｓ１３のＹＥＳ）、Ｓ１１に戻り、撮像条件制御部２２が露光制御を行う。つまり、撮像条件制御部２２は、絞り、シャッタスピード、及びゲインのうちの１つ以上を調整する。
【００２９】
白つぶれしていないと判定された場合（Ｓ１３のＮＯ）、一次制御部２０が撮像画像をメモリ３０に出力する（Ｓ１４）。これにより、メモリ３０には、白つぶれしていない撮像画像が書き込まれる。
【００３０】
図１の説明に戻る。二次制御部４０、及び画像解析部５０は、メモリ３０に格納されている撮像画像を読み出して、所定の処理を行う。二次制御部４０は、ブロック分割部４１と、ガンマ補正部４２と、境界補正部４３とを備えている。二次制御部４０は、例えば、ＩＳＰ（Image Signal Processor）により実現される。
【００３１】
画像解析部５０は、人工知能（ＡＩ:Artificial Intelligence）によって、撮像画像を解析する。具体的には、画像解析部５０は、被写体抽出部５１と、画像検索部５２とを備えている。画像解析部５０は、ＡＩを用いた画像検索エンジンを搭載している。画像解析部５０は、ＡＩにより画像解析で、画像検索を行うことが可能である。画像解析部５０が搭載する画像検索エンジンはディープラーニングや機械学習等で予め教育されていてもよい。
【００３２】
以下、二次制御部４０と画像解析部５０における処理について、図４、及び図５を参照して説明する。図４は、二次制御部４０と画像解析部５０との処理を示すフローチャートである。図５は、ブロック化する処理を説明するための図であり、撮像画像Ｐを模式的に示している。なお、撮像画像ＰはＸ方向を長手方向、Ｙ方向を短手方向とする長方形となっている。
【００３３】
画像解析部５０による処理について説明する。被写体抽出部５１は、ＡＩによって、撮像画像を被写体画像と照合して、撮像画像に含まれている被写体を抽出する（Ｓ３１）。被写体抽出部５１は画像認識により、撮像画像Ｐに含まれている被写体を簡易検索する。これにより、図５に示すように、撮像画像Ｐが、被写体毎にブロック化される。例えば、被写体を囲む長方形の枠がブロックとなる。また、被写体抽出部５１は、各ブロックの前後関係を推定し、推定結果を二次制御部４０に出力する。
【００３４】
図５では、被写体Ｓ１を含むブロックＢ１と、被写体Ｓ２を含むブロックＢ２と、ブロックＢ１、Ｂ２以外のブロックＢ３の３つに、撮像画像Ｐがブロック分けされている。被写体Ｓ１は人であり、被写体Ｓ２は犬となっている。ブロックＢ３は被写体無しブロックとなっている。なお、被写体としては、人、動物（犬、猫、馬等）、植物（花、草、木）、建物、乗り物（自動車、電車、飛行機、船）、風景等が挙げられる。
【００３５】
被写体抽出部５１は、撮像画像Ｐと被写体画像とをパターンマッチングすることで、撮像画像Ｐ中に含まれる被写体を抽出する。被写体抽出部５１は、記録再生部６０に予め蓄積されている被写体画像を参照する。そして、被写体抽出部５１は、被写体画像と撮像画像とを比較して、撮像画像のマッチング度が高い領域を被写体とて認識する。被写体画像は、撮像装置１００自体に蓄積されていてもよく、クラウドネットワーク２００上に蓄積されたネットワーク画像であってもよい。
【００３６】
被写体抽出部５１は、撮像画像Ｐを、複数のブロックに分割する。抽出部５１は、隣接するブロック間の境界線を決定する。被写体抽出部５１は、抽出された被写体の輪郭を跨がないようにブロックを生成する。ここで、各ブロックの画像をブロック画像とする。被写体抽出部５１は、各ブロック画像の位置（ピクセル座標）や大きさ（ピクセルサイズ）を示すブロック情報を生成する。図５では、ブロックＢ１、Ｂ２のブロック画像は、被写体の大きさに応じた長方形となっている。１つのブロック画像には、Ｓ３１で抽出された被写体が含まれている。もちろん、１つのブロック画像に２つ以上の被写体が含まれていてもよい。さらには、被写体が抽出されていない領域を１つのブロックとしてもよい。
【００３７】
Ｓ３１で検索された被写体のブロック画像を、画像解析部５０が新たな被写体画像として蓄積してもよい。例えば、撮像装置１００が被写体画像をデータベース（ＤＢ）として保存する。あるいは、撮像装置１００は、クラウドネットワーク２００上に被写体画像をアップロードするようにしてもよい。そして、被写体抽出部５１は、新たに蓄積された被写体画像を参照して、被写体を抽出してもよい。被写体画像を蓄積する場合、認識された被写体に関する情報（個人名や属性等）やガンマ情報ととともに被写体画像を保存してもよい。また、ＡＩが被写体画像を用いて、学習してもよい
【００３８】
なお、クラウドネットワーク２００上のネットワーク画像と照合する場合、通信部６４が通信処理を行う。なお、被写体抽出部５１における処理は、ＡＩを用いて実施されていてもよく、ＡＩを用いずに実施されていてもよい。被写体抽出部５１は抽出した被写体を認識して、その情報を取得してもよい。
【００３９】
次に、画像検索部５２が、抽出した被写体のブロック画像をクラウドネットワーク２００上で画像検索することにより、被写体を認識する（Ｓ３２）。画像検索部５２は、ＡＩを使ったクラウド検索によって、クラウドネットワーク２００からブロック画像に類似する画像（以下、類似画像とする）を検索する。類似画像は、ブロック画像に含まれる被写体と同一の被写体を含むネットワーク画像であることが好ましい。画像検索部５２は、ＡＩを用いることで、リアルタイムで、類似画像を検索することができる。画像検索部５２は、例えば、シーン毎、あるいは、フレーム毎に類似画像を検索する。
【００４０】
画像検索部５２は、外部ネットワークであるクラウドネットワーク２００にアクセスして、ブロック画像と類似する類似画像を検索する。画像検索部５２は、ブロック画像毎に、類似画像を検索する。図５の例では、ブロックＢ１〜Ｂ３が存在するため、３つの類似画像が検索される。画像検索部５２は１つのブロックに対して、１つの類似画像を特定する。そして、画像検索部５２は、類似画像に付加された情報を参照して、被写体を認識する。これにより、画像検索部５２が各ブロックに含まれる被写体を特定することができる。例えば、被写体の個人名や属性が特定される。
【００４１】
次に、画像検索部５２は検索された類似画像から、最適なガンマ値を取得する（Ｓ３３）。例えば、類似画像にガンマ値がタグデータとして付加されている場合、画像検索部５２は、類似画像に付加されているガンマ値を読み出す。図５では、ブロックＢ１〜Ｂ３のそれぞれに対してガンマ値が設定される。ブロックＢ１に対応するガンマ値をγ１とする。同様に、ブロックＢ２に対応するガンマ値をγ２とし、ブロックＢ３に対応するガンマ値をγ３とする。ガンマ値γ１〜γ３は全て異なる値となっていてもよく、一部が同じ値であってもよい。
【００４２】
画像検索部５２は、被写体抽出部５１で被写体を抽出するための画像検索よりも、より詳細な画像検索を行う。クラウドネットワーク２００に保存されているネットワーク画像は、撮像装置１００に保存されている撮像画像よりも多い。このため、被写体をより精度よく認識することができる。例えば、被写体が人である場合、画像検索部５２の詳細検索によって、被写体の性別、年齢（年代）、個人名等を特定することができる。これにより、より精度の高い被写体の認識が可能となる。よって、画像解析部５０が、適切なガンマ値を取得することができる。
【００４３】
さらに、Ｓ３２、Ｓ３３において、ユーザが指定した検索条件に応じて、類似画像を検索するようにしてもよい。例えば、ユーザが入力部６３を操作することで検索条件を入力することができる。検索条件としては、アクセス数や、年代などが挙げられる。そして、画像検索部５２は、検索条件に合致するネットワーク画像を類似画像として検索する。
【００４４】
アクセス数を優先するように検索条件を指定した場合、画像検索部５２は、アクセス数の高いネットワーク画像を類似画像として検索する。例えば、撮像画像と同じ被写体が含まれるネットワーク画像のうち、最もアクセス数が多いネットワーク画像、つまり、人気のあるネットワーク画像が類似画像として特定される。あるいは、アクセス回数の閾値を設定して、閾値以上のアクセス回数があるネットワーク画像を類似画像とすることができる。例えば、ネットワーク上での閲覧回数をアクセス数とすることができる。
【００４５】
撮像された年代（期間）を検索条件としてもよい。この場合、画像検索部５２は、クラウドネットワーク２００中のネットワーク画像のうち、検索条件と一致する年代のネットワーク画像を類似画像として検索する。撮像画像と同じ被写体が含まれるネットワーク画像のうち、検索条件と一致しないネットワーク画像は、類似画像とはならない。例えば、ネットワーク画像に付加された情報を参照することで、年代（撮像日時の範囲）を特定することができる。
【００４６】
これにより、画像検索部５２が、適切な類似画像を検索することができる。さらに、クラウドネットワーク２００上で、検索対象を絞ることができるため、高速な検索が可能となる。検索条件として、種々の条件を適用することが可能である。撮像時間帯（昼、夕暮れ、又は夜等）、撮像場所（屋内、又は屋外等）、撮像環境（日光、蛍光灯などの光源）等を検索条件としてもよい。
【００４７】
検索条件に合致するネットワーク画像のうち、最も類似度が高いネットワーク画像が類似画像となる。また、ユーザが２以上の検索条件を指定してもよい。この場合、検索条件に優先順位を設けて、検索することができる。
【００４８】
さらに、撮像画像Ｐから抽出された被写体に関する被写体情報を検索条件とすることも可能である。被写体情報とは、例えば、撮像画像Ｐに含まれる被写体の数や、撮像画像Ｐに占める被写体の面積割合である。画像検索部５２は、被写体情報が一致、又は類似するネットワーク画像を類似画像として検索する。被写体抽出部５１又は画像検索部５２が撮像画像Ｐから被写体情報を抽出するようにする。そして、画像検索部５２が、被写体の数や面積割合が類似するような範囲を検索条件として設定して、画像検索を行う。このように、画像検索部５２が被写体情報に基づいて、画像検索を行うことで、より適切な類似画像を検索することができる。
【００４９】
このようにすることで、ブロック毎に適切なガンマ値を設定することができる。検索条件としてアクセス数を指摘することで、画像検索部５２は、アクセス数の多い流行のガンマ値を取得することができる。検索条件として、年代を指定することで、その年代の流行のガンマ値を取得することができる。
【００５０】
なお、画像解析部５０における処理は、通信部６４が適宜通信処理を行うことで実現することができる。例えば、ネットワーク画像を検索する場合、通信部６４が、処理に必要なデータをクラウドネットワーク２００に送信するための処理を行う。また、通信部６４が処理結果のデータを受信するための処理を行う。
【００５１】
次に、二次制御部４０での処理について、説明する。まず、ブロック分割部４１が撮像画像を複数のブロックに分割する（Ｓ２１）。ここでは、被写体抽出部５１での検索結果を基づいて、ブロック分割部４１が撮像画像を被写体毎にブロック化する。すなわち、Ｓ３１での簡易検索で得られたブロック情報に基づいて、ブロック分割部４１は、被写体を含むブロック画像を生成する。さらに、ブロック分割部４１は、フレーム毎、又はシーン毎にブロック情報を付加する。ブロック情報は、ブロック画像の位置や大きさを含んでいる。ブロック分割部４１は、ガンマ情報が付加された撮像画像をガンマ補正部４２に出力する。
【００５２】
次に、ガンマ補正部４２は、ブロック画像毎に、ガンマ補正を行う（Ｓ２２）。すなわち、画像検索部５２が取得したガンマ値で、ガンマ補正部４２はブロック毎に撮像画像をガンマ補正する。ガンマ補正部４２は、ブロックＢ１のブロック画像をガンマ値γ１でガンマ補正する。同様に、ガンマ補正部４２は、ブロックＢ２のブロック画像をガンマ値γ２でガンマ補正し、ブロックＢ３のブロック画像をガンマ値γ３でガンマ補正する。さらに、ガンマ補正部４２は、各ブロックのガンマ値をガンマ情報として、フレーム毎又はシーン毎に付加する。ガンマ補正部４２は、ガンマ補正された撮像画像にガンマ情報を付加して、境界補正部４３に出力する。
【００５３】
なお、ガンマ補正部４２は以下の式（１）のように、撮像画像の諧調値をガンマ補正する。
Y=Xγ      ・・・（１）
Ｘは階調値の入力値であり、Ｙは出力値である。Ｘ、Ｙはそれぞれ諧調値（例えば、０〜２５５）を０〜１までの値で表現している。γはブロック毎に設定されたガンマ値であり、上記の例では、ガンマ値γ１〜γ３となっている。ガンマ値γ１〜γ３は全て異なる値となっていてもよく、一部が同じ値となっていてもよい。なお、ガンマ補正部４２はガンマ値毎のルックアップテーブルを用いて、ガンマ補正を行ってもよい。
【００５４】
境界補正部４３は、隣接するブロック間の境界領域を補正する（Ｓ２３）。上記のように、ガンマ補正部４２は、ブロック毎に設定されたガンマ値を用いて、ブロック毎にガンマ補正を行っている。したがって、隣接する２つのブロック間の境界において、撮像画像では同じ諧調値であったとした場合でも、ガンマ補正により異なる諧調値となってしまう。このような場合、ブロック間の境界で、不自然な表示となってしまう。そこで、境界補正部４３は、隣接する２つのブロック間の境界領域において、階調値を補正する。こにより、境界領域での階調変化を滑らかにすることができる。
【００５５】
境界補正部４３での境界補正について、図６を用いて詳細に説明する。図６は、ブロックＢ１とブロックＢ３との境界領域の補正を説明するための図であり、図５で示した撮像画像Ｐを補正する例を示している。図６では、撮像画像Ｐの下側に境界補正を行う前後の階調値の波形図が示されている。図６に示すように、隣接するブロックＢ１とブロックＢ３との境界線Ｌとする。境界線Ｌは矩形状となっている。
【００５６】
図６は、Ｙ方向に延びる境界線Ｌと直交する直線Ｌ１に沿った諧調値の変化を示す波形図が示されている。図６の波形図では、横軸がＸ方向の位置であり、縦軸が階調値となっている。
【００５７】
さらに、ブロックＡとブロックＣとの間の境界を境界領域Ｒとする。境界領域Ｒは、境界線Ｌを含む領域である。境界領域Ｒは、境界線Ｌに沿って形成された領域である。境界領域Ｒは、境界線Ｌと直交する方向を幅方向として、幅方向に複数の画素を備えている。境界補正部４３は、境界領域Ｒのピクセル座標を決定する。境界線Ｌ、及び境界領域Ｒは、被写体Ｓ１の輪郭Ｃと重ならないように設定されている。境界領域Ｒの設定については後述する。
【００５８】
境界補正部４３は、境界領域Ｒに含まれる画素の諧調値を補正する。具体的には、境界補正部４３は、境界領域Ｒ内で諧調値が徐々に変化するように、境界領域Ｒ内の画素の諧調値を補間する。ここでは、境界補正部４３が境界領域Ｒの一端の画素と他端の画素との間の諧調値を線形補間している（図６の補間直線Ｉ）。境界補正部４３は、境界領域Ｒの両端の画素を用いて、境界領域Ｒ内の画素の諧調値を補間する。幅方向において、境界領域Ｒの諧調値を滑らかに変化させることができる。すなわち、境界領域Ｒの一端から他端に向かうにつれて、諧調値が徐々に増加又は減少していく。したがって、ブロック間の境界領域Ｒを違和感なく表示することができる。
【００５９】
さらに、境界領域Ｒが被写体Ｓ１の輪郭Ｃと重ならないように設定されているため、被写体Ｓ１の輪郭Ｃを維持することができる。隣接するブロックが異なるガンマ値でガンマ補正されている場合であっても、被写体を違和感なく表示することができる。
【００６０】
図４の説明に戻る。二次制御部４０はガンマ補正、及び境界補正が施された画像（以下、カメラ画像とする）を記録再生部６０に記録する（Ｓ２４）。さらに、表示部６２は、カメラ画像をモニタ上に表示する（Ｓ２５）。このようにして、二次制御部４０は、カメラ画像を出力することができる。
【００６１】
上記のように、撮像装置１００は、撮像画像Ｐから被写体を抽出して、個々の被写体毎にガンマ値を設定している。撮像装置１００は、被写体毎に適切なガンマ値を用いて、ガンマ補正を行うことができる。撮像装置１００は、各被写体が白飛びや黒つぶれしないように、ダイナミックレンジを拡張することができる。したがって、撮像装置１００単体で、高品質のＨＤＲ（High Dynamic Range）画像を生成することができる。さらに、境界領域Ｒの諧調値を補正しているため、階調変化を滑らかにすることができる。
【００６２】
ＡＩを用いた画像検索によって、画像解析部５０が、クラウドネットワーク２００上で類似画像を検索している。画像解析部５０が類似画像に基づいて、ガンマ値を設定している。これにより、被写体に応じた最適なガンマ値でガンマ補正を行うことができる。
【００６３】
クラウド検索において、検索条件を指定することで、人気のあるガンマ値や、年代指定による当時流行のガンマ値を設定することが可能となる。よって、所望の画質を実現することが可能となる。また、新たに抽出された被写体に画像を被写体画像として蓄積していくことで、被写体抽出部５１における抽出精度を向上することができる。
【００６４】
画像解析部５０における解析処理の一例について、図７を用いて説明する。図８は、画像解析部５０の処理を示すフローチャートである。
【００６５】
まず、被写体抽出部５１は、撮像画像の日時データ、ＡＥ、ホワイトバランス補正値から、撮像場所、又は光源を特定する（Ｓ４１）。例えば、被写体抽出部５１は撮像場所が、屋内か屋内かを特定する。あるいは、被写体抽出部５１は、光源が、白熱電球、蛍光灯、晴天、又は曇天等を特定する。
【００６６】
そして、被写体抽出部５１は、被写体画像を参照して、被写体を簡易検索する（Ｓ４２）。ここでは、撮像場所、及び光源の少なくとも一方に関する情報を用いることで、被写体を高精度で抽出することができる。そして、被写体抽出部５１は、簡易検索により抽出された被写体に基づいて、撮像画像Ｐをブロック化する。
【００６７】
次に、画像検索部５２は、クラウド検索のための検索条件を入力する（Ｓ４３）。例えば、ユーザによる入力操作に基づいて、検索条件が指定される。あるいは、画像検索部５２が予め設定されている検索条件を用いて、検索を行ってもよい。あるいは、撮像画像Ｐから抽出された被写体情報等に基づいて、検索条件が自動で入力されてもよい。
【００６８】
画像検索部５２は、クラウドネットワーク２００上において、検索条件に基づいて画像検索を行い、ブロック画像と類似する類似画像を検索する（Ｓ４４）。そして、画像検索部５２は、類似画像に基づいて、ガンマ値を取得する（Ｓ４５）。例えば、類似画像にガンマ値が付加されている場合、類似画像のガンマ値をブロック画像のガンマ値として取得する。
【００６９】
画像解析部５０は、ブロック毎にガンマ値を設定する（Ｓ４６）。すなわち、Ｓ４４とＳ４５の処理を各ブロックに対して実施することで、ブロック毎にガンマ値を設定することができる。
【００７０】
なお、類似画像にガンマ値に関する情報が付加されていない場合、画像解析部５０が類似画像を画像解析することで、ガンマ値を取得してもよい。例えば、画像解析部５０は、類似画像の階調値のヒストグラムを生成する。そして、画像解析部５０が、ヒストグラムの分布を解析することで、類似画像のガンマ値を推定してもよい。例えば、画像解析部５０がヒストグラムの分布から特徴量を抽出して、特徴量に基づいてガンマ値を推定する。
【００７１】
次に、二次制御部４０における処理について、図８を用いて説明する。撮像画像Ｐを補正する処理を示すフローチャートである。なお、二次制御部４０には、画像解析部５０からのブロック情報が入力されている。
【００７２】
まず、ブロック分割部４１が、ブロック内の被写体の輪郭データを検出する（Ｓ５１）。例えば、ブロック分割部４１が、ブロック画像に対してエッジ検出を行うことで、被写体の輪郭データを取得することができる。輪郭データは、ブロック画像内における被写体の輪郭を構成する画素の位置を示すデータである。
【００７３】
ブロック分割部４１がブロック画像を周波数解析して、フォーカス情報、前後関係情報を取得する（Ｓ５２）。具体的には、ブロック分割部４１がブロック画像を離散フーリエ変換して、周波数特性を算出する。例えば、ブロック分割部４１は、２次元の高速フーリエ変換により、ブロック画像の周波数特性を求めることができる。
【００７４】
ブロック分割部４１は、周波数特性に基づいて、フォーカス情報、及び前後関係情報を取得する。フォーカス情報は、ブロック画像のフォーカス度合いを示す情報、あるいは、フォーカスが合っているかぼけているかを示す情報である。フォーカス情報に基づいて、ブロック画像（被写体）にフォーカスが合っている否かを判定することができる。フォーカスの合い具合で、フォーカスが合っている被写体に対する前後方向の距離関係が推定できる。フォーカスがぼけているほどフォーカスが合っている被写体との前後方向の距離が大きいと考える。前後のどちらの方向に離れているかについては、ブロック分割部４１は画像解析部５０の前後関係に関する推定結果を参照することができる。
【００７５】
前後関係情報は、前後方向における被写体の位置関係を示す情報である。前後関係情報に基づいて、隣接するブロックに含まれる被写体の前後関係が分かる。つまり、前後関係情報により、隣接するブロックに映っている２つの被写体のうち、前側の被写体と後ろ側の被写体とを特定することが可能になる。なお、ブロック分割部４１は、周波数成分、画像解析部５０の推定結果の参照だけでなく、輪郭データを用いて、前後関係情報を求めてもよい。例えば、隣接するブロックで、被写体の輪郭が重なっている場合には、輪郭データを用いて、一方のブロック画像が他方のブロック画像の輪郭を遮っている場合に一方のブロック画像が他方のブロック画像の前にあると判断し、前後関係情報を取得する。
【００７６】
ブロック分割部４１は、フォーカス情報に基づいて、境界領域を調整する（Ｓ５３）。ここでは、フォーカスが合っているブロックを優先して、ガンマ補正部４２が境界領域を設定する。例えば、フォーカスが合っているブロックＢ１と、フォーカスが合っていないブロックＢ３との間の境界では、ブロック分割部４１は、ブロックＢ１を優先して、境界領域Ｒを設定する。境界領域ＲのブロックＢ１側の端から境界線Ｌまでの距離が境界領域ＲのブロックＢ３側の端から境界線Ｌまでの距離よりも小さくなるように、ガンマ補正部４２が境界領域Ｒを設定する。つまり、フォーカスがあっていないブロックでは、フォーカスが合っているブロックよりも境界領域が大きくなる。
【００７７】
次に、ブロック分割部４１は、前後関係情報に基づいて、境界領域を調整する（Ｓ５４）。ここでは、２つの被写体のうち、前側にある被写体のブロックを優先して、ブロック分割部４１が境界領域を設定する。例えば、ブロックＢ１の被写体がブロックＢ３の被写体よりも前にある場合、ブロック分割部４１は、ブロックＢ１を優先して、境界領域Ｒを設定する。境界領域ＲのブロックＢ１側の端から境界線Ｌまでの距離が境界領域ＲのブロックＢ３側の端から境界線Ｌまでの距離よりも小さくなるように、ガンマ補正部４２が境界領域Ｒを設定する。つまり、被写体が後ろにあるブロックでは、境界領域Ｒが被写体が前にあるブロックよりも大きくなる。
【００７８】
ブロック分割部４１が輪郭データにより、境界領域を決定する。（Ｓ５５）ここでは、ブロック分割部４１は、Ｓ５１で抽出された輪郭データを参照して、被写体の輪郭と境界領域が重複しないように、境界領域のサイズ、及び位置を調整する。Ｓ５３、Ｓ５４で調整された境界領域と、輪郭が重複している場合、ブロック分割部４１は、境界領域を狭くする、あるいは、シフトする。前側にある被写体の輪郭を確保できていれば、後ろ側の被写体の輪郭と境界領域が重複していてもよい。つまり、ブロック分割部４１は、前後関係情報を参照して、前側にある被写体の輪郭を優先して確保すればよい。
【００７９】
ガンマ補正部４２が各ブロックをガンマ補正する（Ｓ５６）。すなわち、ブロック毎に設定されたガンマ値を用いて、ガンマ補正部４２がブロック画像の諧調値をガンマ補正する。なお、ガンマ補正部４２は、境界領域を除いてガンマ補正を行ってもよい。境界補正部４３が境界領域を補正する（Ｓ５７）。つまり、図６に示したように、境界補正部４３が、境界領域の一端と他端の画素の諧調値で、境界領域内の諧調値を補完する。二次制御部４０が、境界領域が補正されたカメラ画像を出力する（Ｓ５８）これにより、違和感のないカメラ画像を生成することができる。
【００８０】
画像解析部５０における処理の一部が、二次制御部４０によって実施されてもよい。あるいは、二次制御部４０による処理の一部は、画像解析部５０によって実施されてもよい。さらには、二次制御部４０と画像解析部５０の処理が１つのプロセッサで実施されてもよい。
【００８１】
撮像装置１００は、ＡＩによる画像検索を行わないようにしてもよい。例えば、画像解析部５０によるクラウドネットワーク２００の画像検索を行わずに、被写体が抽出される。この場合、被写体抽出部５１がＡＩを用いずに画像検索を行った上で、被写体を抽出すればよい。そして、ブロック分割部４１が被写体に応じて撮像画像をブロック分割する。さらに、ブロック分割部４１で抽出された被写体の情報に基づいて、ガンマ補正部４２がブロック毎にガンマ値を設定する。例えば、被写体の大まかな分類ごとにガンマ値を予め設定しておき、そのガンマ値を用いてブロック毎にガンマ補正を行えばよい。例えば、被写体を人、動物、建物などと大まかに分類すればよい。そして、予め分類ごとに適切なガンマ値を設定しておく。
【００８２】
この場合、本実施の形態にかかる撮像装置は、被写体を含む画像を撮像する撮像部と、前記撮像部が撮像した撮像画像が白飛びしないように、前記撮像部の撮像条件を制御する撮像条件制御部と、前記撮像画像に含まれる被写体を抽出する被写体抽出部と、前記被写体抽出部で抽出された前記被写体に応じて、前記撮像画像を複数のブロックに分割するブロック分割部と、前記被写体に基づいて前記ブロック毎に設定されたガンマ値を用いて、前記撮像画像の諧調値を前記ブロック毎にガンマ補正するガンマ補正部と、隣接する前記ブロックの境界領域において、前記諧調値を補正する境界補正部と、を備えている。
【００８３】
画像解析部５０は、ブロック毎に分割処理を行わずに、画像検索をおこなってもよい。この場合、画像解析部５０がＡＩを用いた画像検索を行うことで、撮像画像Ｐに対して１つの類似画像を抽出する。そして、撮像画像Ｐの全体が１つのガンマ値でガンマ補正される。したがって、境界を補正する処理等が不要となる。
【００８４】
この場合、本実施の形態にかかる撮像装置は、被写体を含む画像を撮像する撮像部と、前記撮像部が撮像した撮像画像が白飛びしないように、前記撮像部の撮像条件を制御する撮像条件制御部と、前記撮像画像に含まれる被写体を抽出する被写体抽出部と、ネットワーク上で前記被写体の被写体画像と類似する類似画像を検索する画像検索部と、前記類似画像に応じたガンマ値で前記撮像画像をガンマ補正するガンマ補正部と、を備えている。
【００８５】
さらに、被写体認識により各被写体に最適なディテールを掛けることも可能である。例えば、被写体の輪郭強調を行う場合、被写体に応じて、ブロック毎に輪郭の強調度合いを変えてもよい。それぞれの質感を向上することが可能となる。被写体の前後関係情報に基づいて、輪郭の強調度合いを変えることも可能である。この場合、前にある被写体の輪郭をより強調するようにしてもよい。このようにすることで、立体感のある画質を実現することができる。各被写体の性別判断により、被写体ごとに美肌モードを掛けることが可能となる。
【００８６】
上記処理のうちの一部又は全部は、コンピュータプログラムによって実行されてもよい。つまり、撮像装置１００に搭載されたプロセッサがプログラムを実行することで、上述の処理が実施される。上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ  ｓｔｏｒａｇｅ  ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ)、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  ＰＲＯＭ)、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００８７】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。例えば、実施例ではブロックの形状を長方形として説明したが、長方形に限らず被写体ごとに様々な形状を用いてもよい。さらには被写体の輪郭をブロックの境界に用いることも含まれる。この場合、境界領域はすべて後ろ側のブロックに形成される。
【符号の説明】
【００８８】
１０  撮像部
１１  レンズユニット
１２  センサ
２０  一次制御部
２１  画像処理部
２２  撮像条件制御部
３０  メモリ
４０  二次制御部
４１  ブロック分割部
４２  ガンマ補正部
４３  境界補正部
５０  画像解析部
５１  被写体抽出部
５２  画像検索部
６０  記録再生部
６１  ビデオインタフェース部
６２  表示部
６３  入力部
６４  通信部
１００  撮像装置
２００  クラウドネットワーク
【図１】
2019153950.tif 000003
【図２】
2019153950.tif 000004
【図３】
2019153950.tif 000005
【図４】
2019153950.tif 000006
【図５】
2019153950.tif 000007
【図６】
2019153950.tif 000008
【図７】
2019153950.tif 000009
【図８】
2019153950.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】平成30年8月8日(2018.8.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−１５１３５０号公報