(57)【要約】【課題】撮影シーンに拘わらず精度よく被写体領域であるトリミング領域を決定する。【解決手段】被写体を撮像して得られた画像において被写体を探索する際、ＣＰＵ１１４は画像においてその特徴の乏しさを示す複雑度を算出して、複雑度が所定の複雑度閾値を超えるか否かを判定して判定結果を得る。そして、ＣＰＵは画像において被写体の領域を示す被写体領域を探索する際に、判定結果に応じて被写体を探索する際の探索処理を変更する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮像して得られた画像において前記被写体を探索する被写体探索装置であって、
前記画像においてその特徴の乏しさを示す複雑度を算出する算出手段と、
前記画像において前記被写体の領域を示す被写体領域を探索する探索手段と、
前記複雑度が所定の複雑度閾値を超えるか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段による判定結果に応じて前記探索手段によって前記被写体を探索する際の探索処理を変更する変更手段と、
を有することを特徴とする被写体探索装置。
【請求項２】
前記算出手段は、前記画像を複数のブロックに分割して当該ブロックの各々において当該ブロックをエッジ成分を抽出して当該エッジ成分に応じたエッジ評価値が所定のエッジ閾値を超えるブロックの数をカウントし、当該カウント数を前記複雑度とすることを特徴とする請求項１に記載の被写体探索装置。
【請求項３】
前記変更手段は、前記判定結果が前記複雑度が前記複雑度閾値を超えることを示していると所定の第１の被写体探索処理を前記探索手段に行わせ、前記判定結果が前記複雑度が前記複雑度閾値以下であることを示していると前記第１の被写体探索処理と異なる第２の被写体探索処理を前記探索手段に行わせることを特徴とする請求項１又は２に記載の被写体探索装置。
【請求項４】
前記第１の被写体探索処理は、前記画像を所定の第１のブロック数で複数のブロックに分割して、当該ブロックの各々においてブロックを代表する代表値に応じて前記ブロックをグルーピングして得られたグループ化ブロックに基づいて前記被写体領域を探索する処理であることを特徴とする請求項３に記載の被写体探索装置。
【請求項５】
前記第１の被写体探索処理で用いられる代表値は、ブロックの各々について色信号値を積分して得られた積分値をその画素数で正規化した代表色であることを特徴とする請求項４に記載の被写体探索装置。
【請求項６】
前記第２の被写体探索処理は、前記画像を前記第１のブロック数よりも多い第２のブロック数で複数のブロックに分割して、当該ブロックの各々においてブロックを代表する代表値に応じて前記ブロックをグルーピングして得られたグループ化ブロックに基づいて前記被写体領域を探索する処理であることを特徴とする請求項３〜５のいずれか１項に記載の被写体探索装置。
【請求項７】
前記第２の被写体探索処理で用いられる代表値は、ブロックの各々について輝度信号値を積分して得られた積分値をその画素数で正規化した輝度評価値であることを特徴とする請求項６に記載の被写体探索装置。
【請求項８】
被写体を撮像して画像を得る撮像手段と、
請求項１〜７のいずれか１項に記載の被写体探索装置と、
を有することを特徴とする撮像装置。
【請求項９】
前記被写体探索装置に備えられた探索手段によって被写体領域が探索されると、当該被写体領域に対して所定の画像処理を行う画像処理手段を有することを特徴とする請求項８に記載の撮像装置。
【請求項１０】
前記被写体探索装置に備えられた探索手段によって被写体領域が探索されると、前記撮像手段を制御してブラケット撮影を行う制御手段を有することを特徴とする請求項８又は９に記載の撮像装置。
【請求項１１】
被写体を撮像して得られた画像において前記被写体を探索する被写体探索装置の制御方法であって、
前記画像においてその特徴の乏しさを示す複雑度を算出する算出ステップと、
前記画像において前記被写体の領域を示す被写体領域を探索する探索ステップと、
前記複雑度が所定の複雑度閾値を超えるか否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップによる判定結果に応じて前記探索ステップによって前記被写体を探索する際の探索処理を変更する変更ステップと、
を有することを特徴とする制御方法。
【請求項１２】
被写体を撮像して得られた画像において前記被写体を探索する被写体探索装置で用いられる制御プログラムであって、
前記被写体探索装置が備えるコンピュータに、
前記画像においてその特徴の乏しさを示す複雑度を算出する算出ステップと、
前記画像において前記被写体の領域を示す被写体領域を探索する探索ステップと、
前記複雑度が所定の複雑度閾値を超えるか否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップによる判定結果に応じて前記探索ステップによって前記被写体を探索する際の探索処理を変更する変更ステップと、
を実行させることを特徴とする制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被写体探索装置、その制御方法、および制御プログラム、並びに撮像装置に関し、特に、撮影の結果得られた画像において被写体領域を探索する手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、デジタルカメラなどの撮像装置において、撮像の結果得られた画像を色領域分割して、当該色領域に関して被写体領域をエリア分けすることが行われている。そして、エリア分けした結果とオートフォーカス（以下ＡＦという）によって得られた距離情報とに基づいてトリミングする領域を決定するようにしている。
【０００３】
例えば、入力画像から特徴量として輝度値を抽出し、入力画像の被写体領域における輝度値の分布に基づく評価を示す輝度スコアを得る。そして、当該輝度スコア値に応じて入力画像の撮れ具合の評価を示すようにした撮像装置がある（特許文献１参照）。
【０００４】
さらに、画像データにおいて、人物の顔に相当すると推定される領域を抽出する。そして、当該顔領域の数又は顔領域のサイズのばらつき度合い又は顔領域の平均濃度のばらつき度合いに基づいて画像の複雑度を求めて、当該複雑度に応じて露光量を求めるようにした撮像装置がある（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−２８７９４８号公報
【特許文献２】特開平９−１４６１９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述の撮像装置においては、撮像の結果得られた画像において色によって境界が規定できる場合又は画像において被写体領域と他の領域との間で距離差がある場合には、被写体領域を認識することができる。そして、当該被写体領域を自動的にトリミング領域として決定することが可能である。
【０００７】
ところが、画像において色による領域分割ができない場合又は画像において距離差が存在しない場合には、そして、被写体領域であるトリミング領域の距離を求めることが困難である撮影シーンなどにおいては、撮影者が意図しない領域がトリミング領域とされることがある。
【０００８】
従って、本発明の目的は、撮影シーンに拘わらず精度よく被写体領域であるトリミング領域を決定することのできる被写体探索装置、その制御方法、および制御プログラム、並びに撮像装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の目的を達成するため、本発明による被写体探索装置は、被写体を撮像して得られた画像において前記被写体を探索する被写体探索装置であって、前記画像においてその特徴の乏しさを示す複雑度を算出する算出手段と、前記画像において前記被写体の領域を示す被写体領域を探索する探索手段と、前記複雑度が所定の複雑度閾値を超えるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段による判定結果に応じて前記探索手段によって前記被写体を探索する際の探索処理を変更する変更手段と、を有することを特徴とする。
【００１０】
本発明による撮像装置は、被写体を撮像して画像を得る撮像手段と、上記の被写体探索装置と、を有することを特徴とする。
【００１１】
本発明による制御方法は、被写体を撮像して得られた画像において前記被写体を探索する被写体探索装置の制御方法であって、前記画像においてその特徴の乏しさを示す複雑度を算出する算出ステップと、前記画像において前記被写体の領域を示す被写体領域を探索する探索ステップと、前記複雑度が所定の複雑度閾値を超えるか否かを判定する判定ステップと、前記判定ステップによる判定結果に応じて前記探索ステップによって前記被写体を探索する際の探索処理を変更する変更ステップと、を有することを特徴とする。
【００１２】
本発明による制御プログラムは、被写体を撮像して得られた画像において前記被写体を探索する被写体探索装置で用いられる制御プログラムであって、前記被写体探索装置が備えるコンピュータに、前記画像においてその特徴の乏しさを示す複雑度を算出する算出ステップと、前記画像において前記被写体の領域を示す被写体領域を探索する探索ステップと、前記複雑度が所定の複雑度閾値を超えるか否かを判定する判定ステップと、前記判定ステップによる判定結果に応じて前記探索ステップによって前記被写体を探索する際の探索処理を変更する変更ステップと、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、画像の複雑度の判定結果に応じて、被写体を探索する際の探索処理を変更するようにしたので、撮影シーンに拘わらず精度よく被写体領域であるトリミング領域を決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施の形態による被写体探索装置を備える撮像装置の一例についてその構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示すカメラにおける撮影処理を説明するためのフローチャートである。
【図３】図１に示すカメラで行われる複雑度の算出を説明するための図であり、（ａ）は撮影の結果得られた画像を示す図、（ｂ）は（ａ）に示す画像を領域分割した状態を示す図、（ｃ）はエッジ成分が高い領域をカウントする状態を示す図である。
【図４】図１に示すカメラで行われる主要被写体探索処理を説明するための図であり、（ａ）は撮影の結果得られた画像を示す図、（ｂ）は（ａ）に示す画像を領域分割した状態の一例を示す図、（ｃ）は（ａ）に示す画像を領域分割した状態の他の例を示す図、（ｄ）は（ｃ）において領域のグルーピングを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に、本発明の実施の形態による被写体探索装置を備える撮像装置の一例について図面を参照して説明する。
【００１６】
図１は、本発明の実施の形態による被写体探索装置を備える撮像装置の一例についてその構成を示すブロック図である。
【００１７】
図示の撮像装置は、例えば、デジタルカメラ（以下単にカメラと呼ぶ）であり、ＣＣＤ又はＣＭＯＳセンサなどの撮像素子１０１を有している。この撮像素子１０１は、例えば、ベイヤー配列によるＲＧＢカラーフィルタがその表面に配置されており、これによって、カラー撮影を行うことができる。
【００１８】
撮像素子１０１の前面側には、フォーカスレンズ、絞り、およびシャッターなどを備える撮影レンズユニット（以下単に撮影レンズと呼ぶ）１００が配置されており、撮影レンズを介して光学像が撮像素子１０１に結像する。撮像素子１０１は光学像に応じた電気信号（アナログ画像信号）を生成して、当該アナログ画像信号をＡ／Ｄ変換によってデジタル画像信号として出力する。そして、このデジタル画像信号は一旦メモリ１０２に記録される。
【００１９】
ＣＰＵ１１４は、カメラ全体の制御を司る。ＣＰＵ１１４は、例えば、後述するように、撮影の結果得られた画像が明るくなるシャッター速度および絞り値を求めるとともに、被写体に合焦させるためのフォーカスレンズの駆動量を求める。
【００２０】
ＣＰＵ１１４において求められた露出値（シャッター速度および絞り値）とフォーカスレンズ駆動量とは制御回路１１３に送られ、制御回路１１３は露出値およびフォーカスレンズ駆動量に応じてシャッター、絞り、およびフォーカスレンズを駆動制御する。
【００２１】
さらに、制御回路１１３はＣＰＵ１１４の制御下で、撮像素子１０１の画素読み出し制御を行うとともに、必要に応じて撮像に同期してストロボ１１６を発光させる。
【００２２】
ホワイトバランス（ＷＢ）制御部１０３はメモリ１０２に記憶されたデジタル画像信号を読み出して、当該デジタル画像信号に応じてＷＢゲイン値を求める。そして、ＷＢ制御部１０３はＷＢゲイン値を用いてデジタル画像信号についてＷＢゲインの補正を行って、ＷＢ補正画像信号を出力する。
【００２３】
色変換マトリックス（ＭＴＸ）回路１０４は、ＷＢ補正画像信号を最適な色で再現するため、ＷＢ補正画像信号に色ゲインを乗算して色差信号Ｒ−ＹおよびＢ−Ｙを得る。そして、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）回路１０５は色差信号Ｒ−ＹおよびＢ−Ｙの帯域を制限して、ＣＳＵＰ（Ｃｈｒｏｍａ  Ｓｕｐｒｅｓｓ）回路１０６に与える。
【００２４】
ＣＳＵＰ回路１０６はＬＰＦ回路１０５で帯域制限された画像信号において、飽和部分における偽色信号を抑圧する。
【００２５】
一方、ＷＢ制御部１０３からＷＢ補正画像信号が輝度信号（Ｙ）生成回路１１１に与えられる。Ｙ生成回路１１１はＷＢ補正画像信号から輝度信号Ｙを生成する。エッジ強調回路１１２は輝度信号Ｙに対してエッジ強調処理を施してエッジ強調輝度信号Ｙを出力する。
【００２６】
ＣＳＵＰ回路１０６の出力である色差信号Ｒ−ＹおよびＢ−Ｙとエッジ強調回路１１２の出力であるエッジ強調輝度信号ＹはＲＧＢ変換回路１０７に与えられる。ＲＧＢ変換回路１０７は色差信号Ｒ−ＹおよびＢ−Ｙとエッジ強調輝度信号ＹとをＲＧＢ信号（色信号）に変換する。そして、ガンマ（γ）補正回路１０８はＲＢＧ信号に対して階調補正を施して、諧調補正後のＲＧＢ信号を色輝度変換回路１０９に送る。
【００２７】
色輝度変換回路１０９は、諧調補正後のＲＧＢ信号を、色情報を輝度信号（Ｙ）、輝度信号と青色成分の差（Ｕ）、そして、輝度信号と赤色成分の差（Ｖ）との組み合わせで表すＹＵＶ信号に変換する。
【００２８】
ＪＰＥＧ圧縮回路１１０はＹＵＶ信号を圧縮処理して、当該圧縮処理されたＹＵＶ信号を外部記録媒体又は内部記録媒体（図示せず）に画像データとして記録する。
【００２９】
なお、画像処理回路１１５は、メモリからデジタル画像信号を読み出して、所定の画像処理を施して、表示部（図示せず）に画像として表示する。
【００３０】
図２は、図１に示すカメラにおける撮影処理を説明するためのフローチャートである。なお、図示のフローチャートに係る処理は、ＣＰＵ１１４の制御下で行われる。
【００３１】
カメラにおいて、図示しない操作部によって撮影開始が指示されると、ＣＰＵ１１４の制御下で、画像処理回路１１５は撮像素子１０１で得られたデジタル画像信号に応じてライブ表示用の画像データを生成して表示部にライブ表示用画像（ライブ画像）を表示する（ステップＳ２０１：ライブ画像取得）。
【００３２】
続いて、ＣＰＵ１１４は、後述するようにして、ライブ画像における複雑度（ライブ複雑度）を算出する（ステップＳ２０２）。そして、ＣＰＵ１１４は当該複雑度が所定の複雑度閾値を超えるか否かを判定して判定結果を得る。つまり、ＣＰＵ１１４はライブ画像が複雑であるか否かを判定することになる（ステップＳ２０３）。
【００３３】
ライブ画像が複雑であると（ステップＳ２０３において、ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１４は撮影シーンが複雑であるとして、後述する第１の主要被写体探索処理（標準）を行う（ステップＳ２０４）。ステップＳ２０４の処理おいては、ライブ画像を分割して標準的なメッシュ分割数において主要被写体（つまり、被写体領域）を探索する。
【００３４】
一方、ライブ画像が複雑でないと（ステップＳ２０３において、ＮＯ）、ＣＰＵ１１４は撮影シーンが複雑でないとして、後述する第２の主要被写体探索処理（詳細）を行う（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０５の処理は、複雑度が低いのでライブ画像における特徴が乏しく、通常の主要被写体探索では被写体を認識することが難しい撮影シーンの場合に用いられる。ここでは、メッシュ分割数を多く設定して被写体の小さな特徴を捉え、輝度信号Ｙを用いて主要被写体（つまり、被写体領域）を探索する。
【００３５】
図示のステップＳ２０１〜Ｓ２０５の処理は撮影準備シーケンスであって、撮影準備シーケンスが終了すると、ＣＰＵ１１４は現像シーケンスに移行する。
【００３６】
ステップＳ２０４又はＳ２０５の処理に続いて、ＣＰＵ１１４はステップＳ２０３の処理と同様にして画像の複雑度を判定する（ステップＳ２０６）。画像が複雑でないと（ステップＳ２０６において、ＮＯ）、ＣＰＵ１１４は第１又は第２の主要被写体探索処理において主要被写体が探索できたか否かを判定する（ステップＳ２０７）。
【００３７】
主要被写体が探索できたと判定すると（ステップＳ２９７において、ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１４はブラケット撮影を行う（ステップＳ２０８）。ここでは、例えば、ＣＰＵ１１４はピント位置を変更するＡＦブラケット撮影又は露出を変更するＡＥブラケット撮影を行う。
【００３８】
なお、画像が複雑であると（ステップＳ２０６において、ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１４はステップＳ２０８の処理に進み、ブラケット撮影を行う。ここでは、画像の複雑度が高いので、画像においては様々な特徴を有する被写体が存在する。このため、標準的な撮影パラメータを変更して撮影を行うことができる。
【００３９】
主要被写体が探索できないと判定すると（ステップＳ２９７において、ＮＯ）、ＣＰＵ１１４は画像の特徴が乏しく、撮影パラメータを変更した撮影による効果的な撮影が見込めないとして単写撮影（シングル撮影）を行う（ステップＳ２０９）。
【００４０】
前述のステップＳ２０８の処理に続いて、ＣＰＵ１１４は、ブラケット撮影によって得られた静止画（つまり、撮影画像）について、ステップＳ２０２と同様にして複雑度（静止画複雑度）を算出する（ステップＳ２１０）。
【００４１】
なお、ブラケット撮影によって複数の静止画像を得た際に複雑度を算出する場合には、ブラケット撮影で得た全ての静止画像について複雑度を算出して、その平均値を求める。又は複数の複雑度のうち最も低い複雑度を選択するようにしてもよい。さらには、ブラケット撮影で得られた静止画像においてその代表画像から複雑度を求めるようにしてもよい。
【００４２】
ここで、ブラケット撮影がＡＥブラケット撮影であれば、適正露出の静止画像が代表画像として選択される。また、ブラケット撮影がＡＦブラケット撮影であれば、最初のフォーカス位置にピントを合わせた静止画像を代表画像として選択される。
【００４３】
続いて、ＣＰＵ１１４は、静止画複雑度に応じて静止画像（又は代表画像）が複雑であるか否かを判定する（ステップＳ２１１）。つまり、ＣＰＵ１１４は静止画複雑度が所定の閾値を超えるか否かを判定する。
【００４４】
静止画像が複雑であると（ステップＳ２１１において、ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１４は第１の主要被写体探索処理を行う（ステップＳ２１２）。一方、静止画像が複雑でないと（ステップＳ２１１において、ＮＯ）、ＣＰＵ１１４は第２の主要被写体探索処理を行う（ステップＳ２１３）。なお、ステップＳ２０９の処理の後、ＣＰＵ１１４はステップＳ２１３の処理に進む。
【００４５】
ステップＳ２１２又はＳ２１３の処理の後、ＣＰＵ１１４は静止画において主要被写体が探索できたか否かを判定する（ステップＳ２１４）。
【００４６】
静止画において主要被写体が探索できたと判定すると（ステップＳ２１４において、ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１４は画像処理回路１１５によって主要被写体を切り出して主要被写体を含む領域をトリミングする画像処理を行う（ステップＳ２１５）。そして、ＣＰＵ１１４は撮影処理を終了する。
【００４７】
一方、静止画において主要被写体が探索できないと判定する（ステップＳ２１４において、ＮＯ）、ＣＰＵ１１４は静止画像の特徴が乏しいとしてトリミングを行うことなく、画像処理回路１１５によって過去に撮影した画像又はフレームなどのグラフィック要素と画像合成処理を行う。そして、ＣＰＵ１１４は撮影処理を終了する。
【００４８】
なお、ステップＳ２０６からステップＳ２１６の処理は現像シーケンスである。
【００４９】
図３は、図１に示すカメラで行われる複雑度の算出を説明するための図である。そして、図３（ａ）は撮影の結果得られた画像（元画像）を示す図であり、図３（ｂ）は図３（ａ）に示す画像を領域分割した状態を示す図である。また、図３（ｃ）はエッジ成分が高い領域をカウントする状態を示す図である。
【００５０】
図示の画像３０１は画像全体がグレーの色調であって、白黒のロゴ（ｅａｓｔ  ｓｉｄｅ）が主要被写体である。ＣＰＵ１１４は画像３０１に対して輝度エッジ検出してエッジ成分（高周波成分）を抽出する。そして、ＣＰＵ１１４はエッジ成分が抽出された画像に対して所定のメッシュ分割数でメッシュ分割を行って画像３０２を得る。ここでは、画像３０２は矩形状の３０のブロック（領域）３０４に分割されている。
【００５１】
続いて、ＣＰＵ１１４は画像３０２においてブロック３０４の各々についてエッジ成分を積分して積分値を求める。そして、ＣＰＵ１１４は当該積分値をブロックの画素数で正規化してブロックのエッジ評価値を求める。
【００５２】
次に、ＣＰＵ１１４は、エッジ評価値を算出した後の画像３０３においてブロックのエッジ評価値に応じてエッジ評価値が高いブロックの数をカウントしてカウント数を得る。ここでは、ＣＰＵ１１４はエッジ評価値が所定のエッジ閾値を超えるブロックの数をカウントする。
【００５３】
図示の例では、主要被写体であるロゴ（ｅａｓｔ  ｓｉｄｅ）を含む２つブロックがエッジ評価値の高いブロックであり、ＣＰＵ１１４はエッジ評価が高いブロックの数（ここでは、高エッジ評価値のブロック数（つまり、カウント数）＝２）を画像３０１の複雑度とする。
【００５４】
そして、前述のように、ＣＰＵ１１４は複雑度が所定の複雑度閾値を超えるか否かを判定する。つまり、ＣＰＵ１１４は高エッジ評価ブロックの数が少ない場合には画像３０１の複雑度は低く、画像に特徴が乏しいと判定することになる。
【００５５】
図４は、図１に示すカメラで行われる主要被写体探索処理を説明するための図である。そして、図４（ａ）は撮影の結果得られた画像（元画像）を示す図であり、図４（ｂ）は図４（ａ）に示す画像を領域分割した状態の一例を示す図である。また、図４（ｃ）は図４（ａ）に示す画像を領域分割した状態の他の例を示す図であり、図４（ｄ）は図４（ｃ）において領域のグルーピングを示す図である。
【００５６】
図示の画像４０１は画像全体がグレーの色調であって、白黒のロゴ（ｅａｓｔ  ｓｉｄｅ）が主要被写体である。ＣＰＵ１１４は画像４０１に対して所定の第１のメッシュ分割数でメッシュ分割を行う。ここでは、画像４０２においては矩形状の３０のブロック（領域）４０６に分割されている。
【００５７】
次に、ＣＰＵ１１４はブロックの各々についてその代表色を求める。図示の例では、ＣＰＵ１１４はブロックの色信号値を積分して積分値を得た後、当該積分値を画素数で正規化することによってブロックの代表値である代表色を決定する。
【００５８】
さらに、ＣＰＵ１１４は代表色が近似するブロックをグルーピングしてグループ化ブロックを得る。画像４０２においては画像の全てのブロックにおいて代表色が近似するので、ＣＰＵ１１４はグルーピングすることができない。つまり、ＣＰＵ１１４は主要被写体であるロゴ（ｅａｓｔ  ｓｉｄｅ）を探索することができない。
【００５９】
図４（ｂ）に示す例は、第１の主要被写体探索処理を行う際の例である。つまり、複雑度が所定の複雑度閾値を超える場合には、図４（ｂ）に示す分割によって主要被写体探索処理が行われる。一方、ここでは、画像４０１の複雑度は低いので（つまり、複雑度は複雑度閾値以下であるので）、第１の主要被写体探索処理では主要被写体を探索することができない。よって、ここでは、図４（ｃ）に示す第２の主要被写体探索処理が行われる。
【００６０】
ＣＰＵ１１４は画像４０１に対して所定の第２のメッシュ分割数でメッシュ分割を行う。ここでは、画像４０２において矩形状の１２０のブロック（領域）４０７に分割されている。
【００６１】
次に、ＣＰＵ１１４はブロックの各々についてその代表値である輝度評価値を求める。図示の例では、ＣＰＵ１１４はブロックの輝度信号値を積分して積分値を得た後、当該積分値を画素数で正規化することによってブロックの輝度評価値を決定する。
【００６２】
さらに、ＣＰＵ１１４は輝度評価値が近似するブロックをグルーピングしてグループ化ブロックを得る。図４（ｄ）に示す状態では、画像４０４において輝度評価値が近似する３つのブロック４０５がグループ化ブロックとされ、ＣＰＵ１１４は主要被写体であるロゴ（ｅａｓｔ  ｓｉｄｅ）を探索することができる。つまり、画像の複雑度は低い場合には、ＣＰＵ１１４は第２の主要被写体探索処理を行って主要被写体を探索する。
【００６３】
ところで、図４（ｃ）および図４（ｄ）に示す第２の主要被写体探索処理においては、代表値として、ブロック毎に輝度評価値を求めてグルーピングを行うようにしている。輝度評価値を用いてグルーピングを行うと小さなグループが多数存在することになるため、主要被写体探索には適さない。ところが、画像における特徴が乏しい場合に（つまり複雑度が低い場合に）、メッシュ分割数を多くして、輝度評価値に応じてブロックのグルーピングを行うと、良好に主要被写体の探索を行うことができる。
【００６４】
このように、本発明の実施の形態では、色によって領域分割することが難しく、さらに画像において被写体の距離差が少ない場合のように、特徴が得にくい撮影シーンで得られた画像において、主要被写体を探索してトリミング処理又はブラケット撮影行うことができる。
【００６５】
なお、上述の実施の形態では、複雑度を算出する際には画像全体に亘って均一に取り扱うようにしたが、画像において、主要被写体が位置する可能性が高い中央部と周辺部とにおいて重みづけを変更して複雑度を求めるようにしてもよい。
【００６６】
さらに、上述の実施の形態では、複雑度が低く、かつ主要被写体が探索できない場合には、画像合成処理を行うようにしたが、台形状に画像を変形させる処理又はクロスフィルター処理などを行うようにしてもよい。
【００６７】
上述の説明から明らかなように、図１に示す例においては、ＣＰＵ１１４および画像処理回路１１５が算出手段、探索手段、判定手段、および変更手段として機能する。なお、図１に示す例においては、少なくともＣＰＵ１１４および画像処理回路１１５が被写体探索装置を構成する。
【００６８】
以上、本発明について実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。
【００６９】
例えば、上記の実施の形態の機能を制御方法として、この制御方法を被写体探索装置に実行させるようにすればよい。また、上述の実施の形態の機能を有するプログラムを制御プログラムとして、当該制御プログラムを被写体探索装置が備えるコンピュータに実行させるようにしてもよい。なお、制御プログラムは、例えば、コンピュータに読み取り可能な記録媒体に記録される。
【００７０】
上記の制御方法および制御プログラムの各々は、少なくとも算出ステップ、探索ステップ、判定ステップ、および変更ステップを有している。
【００７１】
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。つまり、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種の記録媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵなど）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【符号の説明】
【００７２】
１０１  撮像素子
１０３  ＷＢ制御部
１０４  色変換ＭＴＸ回路
１０７  ＲＧＢ変換回路
１０８  ガンマ補正回路
１０９  色輝度変換回路
１１１  Ｙ生成回路
１１２  エッジ強調回路
１１３  制御回路
１１４  ＣＰＵ
１１５  画像処理回路
【図１】
2015142281.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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